请问如何正确的判断完全随机分组设计和随机区组设计？？

kenny

如题，谢谢！
ps:有时候经常搞错，是不是有非处理因素的就是随机区组设计？

tomorrow

转生物统计家园2群，缘起缘灭 的问：
缘起缘灭 9:19:59
麻烦告诉我随机分组设计和随机区组设计的英文是什么，我有空会上去回答。谢谢
缘起缘灭 9:21:17
是不是Stratification and Block?

sunjie

完全随机化分组设计是采用随机化原则即随机数字表，抽签等方法将研究对象随机分组，使各组在接受实验处理之前保持各方面条件相等，并按随机华原则安排实验处理设计。而随机区组设计是首先把研究对象按某种或某些特质划分到不同的区组，使各区组内的研究对象比各个区组的研究对象更接近同质。把划分好的区组按随机化原则随机分配到不同的实验处理组。因为随机区组设计事先将实验对象进行配对，比完全随机设计更有把握。而且这两种设计所用的统计方法也不同。

kenny

tomorrow 发表于 2011-7-11 09:36
转生物统计家园2群，缘起缘灭 的问：
缘起缘灭 9:19:59
麻烦告诉我随机分组设计和随机区组设计的英文是什 ...

在参考书看到的是：completely random design 、randomized block design 应该会有不同的翻译把

kenny

sunjie 发表于 2011-7-11 09:39
完全随机化分组设计是采用随机化原则即随机数字表，抽签等方法将研究对象随机分组，使各组在接受实验处理之 ...

是不是资料既可以可以划分为独立资料和配对资料，也可以分为完全随机分组设计、随机区组设计、拉丁方设计等这两种分类呢？？？

colinwang

没记错的话应该是Randomization和Stratification

colinwang

一般的Randomization都发生在Experimental Study中 也叫Evidence-Based Practice
Randomization的意义就在于减少Selection Bias和Confounding

最原始的办法是使用Historical Data 也就是用以前的相似的研究作为对比 现在很少很少用了
不过特别情况也会出现 比如对天花的研究 由于疫苗的普及 天花的Natural Prevalence被大大减小 所以分析的数据一般都是用Historical Data来做Control

Randomization的确存在一些固定的方法 叫做Fixed Allocation Randomization
比如Simple Randomization又叫Unrestricted Randomization
具体的事例比如常用的投硬币 随机数字表等等
但是这种方法经常造成Baseline Imbalance 尤其是样本数量小的时候 几率更大

相对的 就有Restricted Randomization
最常见的就是Balanced Block Design
还有Stratified Randomization
我们使用复杂的method随机 增加Baseline平衡(也就是增加Power 减少Type II Error)的同时 也增加Tpye I Error
对于小样本的实验很不适用 但是我们一直希望试验的成本低 这个是个悖论

因此 我们更多用的是Adaptive Allocation Methods
常见的比如"Biased Coins" "Pick the Winner" 还有最实用的Minimization Method
具体的方法论可以google到应该

同时Randomization也有很多要注意 比如Blindness 或者Stratification的factor并不合适 Minimization中多余2个以上的Confounding
甚至出现极端的Pick the Winner中 一直Allocate到实验组的现象 所以设计要根据具体问题 具体分析

ipsips

我也不带他理解