Simone#高阶统计#实验设计的基本原则（细节打磨 V1.1
的有关信息介绍如下：
实验设计是以 RA Fisher 为主在20世纪30年代发展起来的。所谓实验设计就是将处理分配给实验单位的方法。
好的实验设计应能较好地控制随机误差，避免或减少非随机误差，以较少的实验对象获取较多可靠的信息，达到经济、高效的目的。
为此，实验设计必须尊循如下三个基本的原则。
1 对照原则 有比较才有鉴别。
设立对照（Control）的目的是衬托处理因素的效应。所设立的对照组与实验组达到均衡一致，
均衡是指各组之间除处理因素不同外，其他重要的、可控的非处理因素的分布尽量保持一致。
例如：不同对比组实验对象在性别、年龄及健康状况上应保持一致。
在临床试验中，还应考虑到病情、病程及过去接受治疗的情况等效应的影响。
对照组的设置必须具备三个条件
a 对等 homogeneity 除了研究因素外，对照组具备与实验组对等的一切因素。
b 同步 synchronicity concurrent 设立对照组与实验组之后，在整个研究进程中始终处于同一空间和同一时间。
c 专设 purpose design 任何一个对照组都是为之相应的实验组专门设立的。
一般不得借用文献的记载或以往研究的，其他研究的资料作为本研究的对照组。
保证对照组和实验组间的均衡可比（comparability），以充分发挥对照组应有的作用。
对照组设立后，应对各对比组的基线情况（baseline）进行比较，以检验其均衡性。
2随机原则
随机Random 是为了保证样本的代表性，保证各处理组间的大量不可控制的非处理因素的分布方面尽量保持均衡可比而采取的一种统计学措施。
因此，在实验对象的抽样、分组以及实验实施过程中均应遵循随机化原则。
随机化应体现在如下几个方面
A抽样随机 random sampling：每一个符合条件的研究对象参加研究的机会相同，即总体中每个个体有相同的机会被抽到样本中来，从而保证所得到的样本具有代表性，以使研究结论具有普遍意义。
B 分组随机random allocation：每个实验对象分配到不同处理组的机会相同，从而保证各处理组间实验对象尽可能均衡一致，以提高相同的可比性。
C 实验顺序的随机 random order：每个研究对象先后接受处理的机会相同。是为了平衡实验顺序对结果的可能影响。
3 重复原则
重复replication 是指相同的实验条件下进行多次实验和多次观察，以提高实验的可靠性和科学性。
A 结论的重复 确保实验的重现性，以提高实验的可靠性。一个不可重复的研究是没有科学性的。
特别是病因学研究中，研究因素是病因的条件之一是 结论可以在不同的地区、不同的人群、不同的时间重复观察到。
B 用多个实验单位进行重复 : 避免把个别的情况误认为普遍的情况，把偶然性或巧合的现象当作必然的规律现象，通过一定数量的重复，使结果具有稳定性，使假设检验达到预定的功效。不同设计样本量的估计方法是不同的。
C 同一实验单位的重复观察：是保证观察结果的精度。
从样本计算出频率或平均数等统计量就愈接近总体参数。但观察的次数不能太多，否则不仅造成浪费，而且难于控制实验条件，造成实验结果的可靠性差。
统计设计的任务之一就是 正确的估计样本量，既要使得统计学的结论达到一定的可信度，又不至于造成不必要的浪费。
