医学科研的目的一般都是阐明某因素或某些因素对受试对象产生哪些效应或影响。例如，观察某降压药对高血压的疗效，是将降压药用于高血压患者，然后观察治疗前后血压的变化情况，在此研究设计过程中，研究者必须要考虑降压药、高血压患者和反映疗效的指标血压变化值。这三者在统计上分别称为实验因素、实验单位和实验效应，是统计设计的三个基本要素。 一、实验因素 　　在研究设计中，实验因素是研究者根据研究目的而确定的施加在实验单位上的人为干预因素，如药物、缺氧、温度和病毒等物理、化学、生物等因素，如对高血压患者用降压药, 则降压药是人为干预的实验因素。然而，受试对象本身原有的某些特征如性别、年龄、职业和疾病等也可以成为实验因素，如研究男女成年人冠心病发病率的不同，则性别是实验因素。研究设计者必须首先根据研究目的明确实验因素，然后才能确定实验单位和实验效应。 １、实验因素的数目和水平 　　任何一项实验都是由各方面因素所组成，而研究者不可能，也不必要把所知的一切因素都放在一次或几次实验之中。因此在统计设计以前必须明确有几个实验因素，根据实验因素的多少决定选择单因素实验设计或多因素实验设计方案。某个实验因素又可根据研究需要分为若干水平。所谓实验因素的水平，就是实验中所要考察某个实验因素的定量值，或者是某种实验因素不同类别而产生的不同效果。前者是在定量方面的规定而后者是在定性方面的规定。例如，研究某种细菌的培养方法，其因素有温度、时间、培养基等等，温度从３５℃至３８℃，每１℃为一个水平，则便分为５个水平，时间从６小时至３０小时每隔６小时为一个水平，也可分为５个水平，如果培养基亦选择５种，即分５个水平，现在如果要做上述三种因素，各为５个水平的实验，那就要做５×５×５＝１２５次组合的实验。各实验因素水平的组合构成了不同的具体处理，因此，实验中处理组数的多少和实验因素的个数以及各实验因素的水平数有关。所以，研究者要抓住主要矛盾，在一次实验中选择一个或几个主要因素，从中找出几个有代表性的水平进行设计，所选的因素水平应该能反映不同水平之间的差别, 这样才能达到经济、快速的研究目的。 ２、实验因素与非实验因素的关系 　　在研究设计中实验因素常常是研究者所关心的，并要在实验中所要阐明其作用的因素。如观察手术方法的效果，手术方法为实验因素，但参与实验的因素决非手术方法这一种因素，麻醉方法、手术器械、手术环境和手术者等因素也影响手术效果，这些除实验因素以外的影响因素称为非实验因素。如果这些因素在各处理组中的分布不均衡，则实验结果无法唯一地用实验因素来解释，从而导致实验的彻底失败。因此，研究者必须根据研究目的明确研究过程中何种因素是实验因素，何种是非实验因素，两者关系是相对的，同一研究过程中由于研究目的的不同其实验因素和非实验因素可能是不相同的。 ３、多因素间的交互作用 　　交互作用是在原效应的基础上产生增强或减弱效应的作用。如两药配伍使用发生药效的协同或拮抗等。因此，在设计是除要考虑各因素单独施加给受试对象的效应，还要考虑到各因素的配合施加给受试对象的效应，统计设计时应采用多因素设计方案，以便在统计分析中分析　。 二、实验单位 　　指受试对象接受处理的基本单位。例如用动物作实验对象，根据处理的方式，实验单位可以是动物个体，也可以是动物的某一肢体或神经。实验单位根据处理作用的部位可划分为若干等级。如用家兔作实验，观察指标是家兔眼房水中某种物质的含量，如处理是给家兔全身注射药物, 则家兔是一级实验单位, 若分别给家兔的两眼造成不同程度的局部损伤, 则兔眼为二级实验单位。如果在试验中既给家兔注射药物, 又给兔眼造成局部损伤, 则在该试验中既有一级实验单位, 又有二级实验单位。在比较药物的作用时, 将家兔看作实验单位; 在比较局部损伤作用时, 将兔眼看作实验单位。也就是说, 药物的作用在一级实验单位中比较, 局部损伤的作用在二级实验单位中比较。在以上实验中, 观察单位是兔眼, 但根据处理方式的不同，实验单位可以是兔子, 也可以是兔眼。同理, 在有些医学实验中, 尽管观察单位很小，处理间的差异也应在实验单位中比较。如用毫米波幅射小鼠后观察小鼠肝细胞超微结构，尽管每个小鼠的肝脏可制成很多切片进行观察, 但实验单位数仍是小鼠个数。 　　作为实验单位应具备的基本条件是对实验因素既敏感又特异，敏感与特异可以一致，也可以不一致，既敏感又特异者最为理想。敏感佳而特异差者不好，因为后者不易排除非实验因素的干扰。在选择受试对象时还应考虑其各种条件，如选择动物为实验单位时，应考虑种属品系、窝别、性别、年龄、体重、健康状况及病理模型轻重等。如为临床研究，除考虑人的种族、地域、性别、体重、健康状况等一般条件外，尚需着重考虑社会因素，如职业、爱好、生活习惯、居住条件、经济状况、家庭情况和心理状况等。同时还要重点考虑病种、病情、病程等。此外，对病例选择应有正确诊断和正确分期的标准。 三、实验效应 　　指实验因素在对实验单位施加处理后所起的作用，任何效应都是通过具体的指标观察检测出来的，所以指标是鉴定效应的尺度。 １、指标的性质和数目 　　按指标的性质分类，指标分为客观指标和主观指标。客观指标是借助仪器测量、检验所得的结果，如测量人的身高、血压等指标；主观指标则是由受试者或研究者主观判断的指标，有些指标的来源虽然是客观的，但判断上却受主观性影响，如Ｘ片的改变、病理切片、化验上絮状反映程度等。 　　指标的数目，可根据研究目的与要求不同，拟定的指标可多可少。效应的表现可能是多方面的，所以观察指标也有多种。不能认为指标越多越好，因为任何事物都有主要矛盾，研究目的的中心常常只有一个，所以指标不宜过多，应尽量地集中，以突破重点。 ２、指标应具备的条件 　　作为观察指标的首要条件是实验所用的指标必须与所要研究的目的有本质上的联系，并能确切反映出实验因素的效应。其次，要求指标具有一定的灵敏性和特异性，提高指标的灵敏性是检出效应微量变化的关健环节，提高的手段主要靠检测方法和仪器的改进。在选择观察指标时尽可能选择客观指标，并要求测量指标具有一定的精确性，即准确度和精密度，所谓准确度是指测定值与真值之间的符合程度，其大小与系统误差有很大的关系，在系统误差消除的前提下，统计学中以标准误来说明实验的准确度大小；所谓精密度是每次测定值与算术均数之间的符合程度，统计学中用标准差、变异系数、方差等来表示实验精密度的大小。另外，对记录指标的方法、格式、时间等都应事先作好标准化规定。

　　误差是泛指原始数据及其统计指标与真实情况之间的差别。在医学科研中，由于事物的个体差异、内外因素的影响，样本的有限性，同时认识能力和观测技术的限制，产生了人们对同一事物的各种观测数据和实验结果不可能都一致，如果研究者对这个问题不予考虑、不予控制，那么，即使对这些资料作了统计处理，出现了明显的效果，也是不科学的，因为它的重复性极差，可能会导致相反的结论。所以，研究者应认识和掌握研究中的各种误差的性质、来源、规律、以及控制误差的方法，对科研工作是有着非常重要的意义。 一、误差的种类及来源 　　在医学研究中，误差的种类较多，一般可以概括为两种属性，即自然误差和人为误差两大类。 （一）、自然误差 　　自然误差是客观存在的各种误差现象，不以从们的意志为转移，自然误差一般是双向性的（围绕一个中心双向动摇），并且按一定的规律发生。实验设计再好也无法消除自然误差，但研究者能掌握其规律或将它减少到最低限度。 １、抽样误差 　　在抽样研究中即使在同一总体中随机抽取若干含量相同的样本，各样本的均数（或率）相互会有所不同，这些样本间的差异是反映了样本与总体间的差异，这种由于抽样而引起的差异，在统计上称为抽样误差。值得注意的是抽样误差是不可避免的，但是有办法可以减少的。 ２、个体误差 　　个体误差是受试对象（人或动物等）本身所固有的生理、生化或机能方面的差异，所以也叫生物的差异性。例如条件相同的个体在同一指标上的差别，若测量同一批同性别同年龄的不同个体的血压其数值必然存在一定的差异，受试对象的机能方面如视觉、听觉、嗅觉的触觉等感官来判定某项指标时所造成的误差等，即使受试对象是完全健康者，不同人也存在一定感官上的差异，这种差异是不可避免的。 ３、随机测量误差 　　随机测量误差是指同一观察对象（如检验标本），用同一方法重复测定时各次结果的差别，在收集资料的过程中，即使方法统一，仪器及标准试剂已经校正，但由于各种偶然因素的影响，造成同一对象多次测定的结果不完全一致，这种误差往往没有固定倾向，而是有的稍高有的稍低，所以也叫做偶然误差。随机测量误差是不可避免的，当测定次数增多时，这种误差可以相互抵消或减少。 （二）、人为误差 　　人为误差不是自然界必须存在的，是人为造成的误差，这种误差一般是单向性的（只向一个方向动摇），所以又称为偏倚，它的发生没有什么规律。 １、估计误差 　　估计误差是研究者观察结果进行分析和评价时所产生的误差。例如，对待同一事物，由不同人去观察、判断会由于个人的角度、经验、思想方法、知识水平和习惯势力而出不同的结果，尤其是缺乏客观指标的实验，更易发生。在临床研究中，如果医生既知道病人属于哪一组，又知道设计的目的和预期结果是什么，若再用一些主观的或概念不清的观察指标时，很容易发生估计误差。只要我们能够提高科学的严肃性，在技术上精益求精，完全可以减少或消除这种误差的干扰。 ２、心理误差 　　心理误差是人的心理因素引起的误差，主要表现为安慰作用，所谓安慰作用是指实验因素以外的其他因素对受试对象引起的有利或不利实验效应的影响。在临床上，它包括医务人员的态度、语言、医疗环境等给病人造成的一切心理和机体的反应。因此，要使实验因素不受病人的心理偏性干扰，就必须消除安慰作用这个重要的非实验因素。在临床上除注意保护医疗制度外，还可以给各组病人同样对待、同样处理，即通过使用安慰剂以消除病人的心理偏性。 ３、系统误差 　　系统误差是指某种原因引起的，使观测值不是分散在真值的两侧，而是带有方向性和系统性，即重复实验的观测值大部分比真值偏高或偏低，所以是一种恒定误差。例如医生掌握疗效标准偏高或偏低，实验组与对照组有条件不一致，可使观察结果成倾向性偏大或偏小。再如仪器误差、方法误差、试剂不纯或变质、周围环境的改变等都可能造成系统误差而影响原始资料的准确性，因此力求避免系统误差。 ４、条件误差 　　条件误差是由于实验条件不同而引起的误差，这种误差既包括实验组与对照组的组间条件不同所造成的误差，仪器、操作用具、室温、照明、声响、季节及饲养动物情况等非实验因素，如控制不善就会造成非实验因素与实验因素的交叉，以致无法判定结果的差异来自何种因素。若实验组处于有利条件时，容易出现假阳性错误；若实验组处于不利条件时，容易出现假阴性错误。因此，要求科研人员能认真对待，保证实验条件的恒定，借以控制不种误差。 ５、分配误差 　　分配误差是进行分组时产生的误差。例如，将受试者分为甲乙两组，尽管各种情况基本一致，但仍存在着谁到甲组谁到乙组的问题。避免这种误差的办法是按随机原则分组。 ６、非均匀误差 　　非均匀性误差是由于抽取样本不均匀所引起的误差。例如要调查我国成年男子的平均身高，在北方的农村和南方的城市各抽取一部分，再在西北地区抽取的壮年人多，在西南抽取的青年人多，这样一个样本是非常不均匀的。为了避免非均匀性误差，可采用分层抽样法，使样本既有广泛性，又注意到它的均匀性，从而保证其具有一定的代表性。 ７、顺序误差 　　顺序误差是由于实验时不改变顺序所引起的误差。例如，用针刺Ａ、Ｂ、Ｃ三组不同病型的病人，测量某些生理指标的变化。每次总是按Ａ、Ｂ、Ｃ顺序进行，操作者的手法又总是由重到轻，最终结果的差异就很难区分是因病型不同引起的，还是手法轻重隐蔽在顺序之中所致。因此，实验时必须注意各组顺序，用随机的方法决定，这样可以控制顺序误差的发生。 ８、过失误差 　　过失误差是由于在调查、操作、登记、汇总、计算过程中过失造成的误差。这种误差所产生的影响往往比其它的误差大得多，必须严格防止，一旦发现，应立即纠正，无法纠正者予以剔除，如果过失误差太多、太严重，而又无法纠正时，只能重任。 ９、统计误差 　　统计误差是指由于运用统计分析方法不当而出现的误差，应予以重视。 二、临床医学研究中误差的控制 　　误差在临床医学科研中的影响是广泛而深刻的，有的表现明显，有的表现隐蔽，需要研究者在科研设计、科研过程及科研结果分析等各个阶段中都要十分重视实验误差问题。因为，误差控制的好坏直接影响实验的精确度，也就是关系到科研结论的正确与否的可靠程度。 １、消除过失误差的方法 ⑴必须有完整的原始记录。　　　　　　⑵建立严格的核对检查制度。 ⑶制定统一的操作规程。　　　　　　　⑷要有实事求是的科学作风。 ２、纠正系统误差的方法 ⑴校正量具、天平法码、滴定管、吸管、比色管及比色计等都要经鉴定后使用。 ⑵作阴性及阳性标本的对照。试剂不纯或变质，通过阴性、阳性标本对照可以及时发现并纠正。 ⑶用各种方法互相参照。尤其在建立新方法时应与公认的标准方法进行比较，或用回收试验法，以测定新方法的系统误关大小。 ⑷用参照标准检验。用经有关部门鉴定和标明已知含量的参照标准血清作测定的对照，可以消除某些系统误差。 ３、减少随机测量误差方法 ⑴要思想集中、工作细致，严格按照操作规程进行操作。 ⑵固定使用已经校正的仪器。 ⑶必要时重复测定取均值。 ４、严格遵守对照、随机和重复原则以减少抽样误差。 ５、采用“盲法”试验，减少心理误差。 　　在受试者和医生都知道试验内容的公开性临床试验中，由于心理因素的作用，往往使疗效评价产生偏性，如试验维生素Ｃ预防感冒的作用，服用维生素Ｃ的受试者可能会感到患感冒的间隔时间变长，即使患了感冒也感觉症状很轻。同理，如医生对某药的治疗效果有好感，则对该药的疗效评价时会自觉或不自觉地带有倾向性。因此，“盲法”试验是临床试验中减少心理偏性的常用方法, 具体有单盲和双盲试验之分。所谓单盲试验就是仅仅医生知道受试者所接受的处理，单盲法可避免受试者自诉病情所致的偏性，但不能避免医生评价疗效的偏性。所谓双盲试验是指受试者和评价疗效的医生均不知道受试者所接受的处理。双盲法可以大大减少受试者主诉和医生作疗效评价时的偏性。 　　在“盲法”试验中，经常会用到没有药理作用的安慰剂。虽然，应用安慰剂会造成一些医学伦理问题，但在以下两种情况下仍可使用安慰剂。①没有比安慰剂更好的疗法作为标准对照②安慰剂不会加重病情，并且可能产生一定疗效，如镇静、安眼等。“盲法”试验要比公开性试验复杂，不仅需要严密的组织，还要有一定的技术方法，如不同的药剂，在外形、气味、包装等方面应完全相同。此外，在随机分组时，每个受试者编试验号，医生根据试验号按预先制定好的方案随机分组。如有好几种药剂，这些药除在制做上完全相同外，还应编号并按号给药。 ６、提高受试者对处理或医嘱的依从性 　　受试者执行或不完全执行应接受的处理，也是临床试验偏性的一个来源，提高依从性的常用方法有： 　　⒈简单明确的医嘱。 　　⒉为患者制定简便易行的服药时间表。 　　⒊必要的操作示范。 　　⒋让患者交回未服用完的药品。 　　⒌监督或检查。 　　⒍监测血液或尿液标本。 ７、避免报告偏倚 　　报告临床试验结果时一定要提供足够的信息全面反映临床试验的设计、数据采集和统计分析过程，以使读者在理解上不产生偏性。例如在报告中，应说清楚试验主要想解决什么问题，有哪些检验假设，选择哪些指标作为效应指标，如何测量这些指标，受试者的来源及人选标准和剔除标准等。为了使读者能对试验结果作一些合理的推论，受试者的人口学特征和进入试验的比率也应给予说明，并提供干预措施的执行过程和对受试者的随访程序。实验设计中的关键步骤一定要描述清楚，如统计分组方法，有无“盲法”试验，估计样本的基本假设和计算方法等。除此之外，临床试验报告还应对以下三个问题作特别认真的分析。 　　⒈试验是否按照计划进行 　　任何一个临床试验，最根本的问题是各对比组具有可比性。因此，在报告临床试验结果时，应对照试验计划，检查试验过程有无意外情况及有无采取相应的措施。 　　⒉与其他试验结果比较 　　临床试验结果应有合理的专业解释，与其他同类型的试验应有一致的结果，在与其他试验对比时，应注意比较研究人群是否相同，在研究人群相同时，再比较试验结果的差异。在报告中最好给出效应指标的可信区间，以便和多个同类型试验结果比较。 　　⒊临床意义如何 　　有意义的临床试验，其结论应能适用于相应的研究人群或一般人群。在作推论前，应说明样本对研究人群的代表性，并用假设检验的Ｐ值说明统计推论的可靠性。同理，对于干预措施的潜在作用也应作较透彻的分析，如一种降低血脂的疗法是否可降低心血管疾病的发病率？此外，费用－效益分析也是反映试验结果临床意义的一个方面。