实验的设计｜科学研究的方法实验设计方法( 二 ) _小知识

(1) 回想性（retrospective study）；
(2) 前瞻性（prospective study）；
(3) 回想-前瞻（retrospective-prospective study）。
若以研讨性质分类，可有：
(1) 试验性（experimental study）；
(2) 非试验性（non-experimental study）；
(3) 半试验性（semi-experimental study）。
此外还有依据试验者（重要是收集数据的人员）以及试验对象对于试验情形（试验的因変量，如在药物疗效的试验中对于服用药物还是抚慰剂的懂得水平），可分为：
(1) 单盲研讨（试验对象或受试者不懂得以上情形）；
(2) 双盲研讨（试验对象及上述的试验者均不懂得以上情形）。
现将几种重要方法再详细介绍如下：
(1) 一次：橫向研讨（cross-sectional study）
用于发明人群中某个现象、情况、问题、态度等的散布情形。横向研讨合适描写变量和它们散布模式的研讨目标。也可以用于检讨自变量（predictor）和因变量（outcome）之间的相干性。
研讨者若依据横向研讨的成果来讨论自变量与因变量的因果关系，往往会犯毛病。例如在有一次国际会议上，新加坡一位资深同行依据儿童IQ与近视水平的相干性，下结论说IQ高的儿童因为书读得多所以容易近视。她讲完后，我上去质疑，我说IQ高的儿童，聪慧，所以往往可以不读书就考第一，你如何证明IQ高的儿童必定读书多？说得满堂大笑。这里她至少犯了两个毛病，一是这样一个横向研讨成果，仅解释两件事情的相干性，无法证明它们有因果关系；二是她在IQ及近视眼外，又引入了另一个变量，即读书时光，并且不加证明地将读书多与IQ划上等号。这是搞科研工作不严谨的表示。

横向研讨的设计（见下图）

横向研讨的设计步骤约为：
（1）肯定研讨问题；
（2）受试对象的取舍尺度及取样办法，得到样本（sample）；
（3）在这个取样样本中，须要视察或测量哪方面的数据，再将数据分解为下图中的四块；
（4）确立测量办法。

文章插图
样本的肯定是研讨设计的主要一步。如果试验对象太少，试验成果出来后会发明无法得出须要的统计成果；如果太多，则无疑增长试验成本，糟蹋人力物力。样本数的估算须要应用统计办法和公式，特殊是要知道（或估量）你的测量误差，所以要作预试验。详细的盘算样本大小的公式可在统计学书籍或相干程序中找到。

橫向研讨的优缺陷

长处：一次性测量，迅速、省钱，它的成果可以提醒风行水平。这个办法可以作为纵向研讨的第一步，测量成果可以作为被试对象的基线（baseline），并揭示横向的变量的相干性。
缺陷：从所收集的数据中，无法得出因果关系。对于少见病的研讨，这种办法在一般人群中取样便不现实。但可以在有疾病的人群中取样。例如在1000资源网位有AIDS的病人中， 727人有同性恋性行动， 236人有吸毒行动，于是甚至不必有对比组，可以以为这两件事对于AIDS的发病率是有高度危险的。
（2）二次: 前后对比研讨（before – after study）
长处：这是两组横向研讨的数据。对于雷同试验对象，可以发明在某种干涉之下，他们的某个（些）变量发资源网生的变更。
缺陷：
（1) 要做二次试验，需相对长的研讨时光；
（2）受试者在第二次测量时可能丧失；
（3）测量的是总的变更，不能把因变量和外部变量的因素分别开来；
（4）时光可能转变受试者的某些条件；
（5）受试者的学习，称之为反响性效应（reactive effect）；
（6）回归效应（regression effect）。在第一次测量时作极端反响的受试者在第二次测量时会作趋向中间地位的反响（见下图）。

文章插图
（3）纵向研讨（longitudinal study or cohort study）
这种研讨有两个根本目标。一是描写在一个时光段内某种成果产生的情形；另一是剖析危险因子（risk factors）与这些成果之间的关联。这种研讨可以是前瞻性，也可以是回想性的（如果已有数据可以答复研讨问题）。