文档介绍：科研设计
广州医科大学附属第四医院
熊石龙
科研设计的前提
具备丰富的专业知识
具备必要的相关知识：文献检索、医学统计学、临床流行病学等
认真检索、阅读有关文献，全面了解与研究主题相关的过去与现在，确立研究方向，选定好题目
可以含有不同的个体数，这个样本所包含的个体数目称为样本量或样本大小（sample size）。
在临床研究中应保证有足够的样本量，如果样本量偏小，难以获得正确的研究结果。样本太大，不但造成人力、物力和时间的浪费，而且由于过分追求数量，可能引入更多的混杂因素，对研究结果造成干扰。
应借助适当公式或经验进行样本含量的估计，根据需要和可能确定一个合适的样本量。
估计样本大小
三、抽样方法
从总体中抽取部分个体（即样本）用于研究的过程称为抽样（sampling）。抽样时应选用科学的抽样方法获取样本，保证样本对总体有代表性，使研究结果能够反映总体的特征。
抽样方法可分两种类型：随机抽样和非随机抽样。
（一）随机抽样
是指用随机的方法从总体中抽取样本，使总体中每个研究个体都有相等的机会被抽取到，以保证被抽取的这部分个体能够代表总体的特征，使样本具有较好的代表性。
常用的随机抽样方法有单纯随机抽样、分层随机抽样、系统抽样和整群抽样。
是一种最基本的一种随机抽样方法，具体方法是：先将总体的全部研究个体统一编号，然后用抽签法或随机数字表法，随机抽取部分个体组成样本。
单纯随机抽样能使总体中每个研究个体被选 入样本的机会完全相同，但当总体数目很大时，要为所有个体进行编号，并且从中随机抽取个体的过程相当费时、费力，有时在实际工作中难以实现。
是先根据研究目的，按照研究对象的特征，选定某些可能影响结果的因素将总体分若干层，再从每一层内按比例随机抽取一定数量的个体组成所需的样本。
分层随机抽样能保证样本对总体的不同部分具有恰当的代表性，各层也可以分别得到独立的样本进行分析研究。但应注意选择恰当的特征指标作为分层标志，使各层内的差异较小，而层间的差异较大。
又称间隔抽样或机械抽样，具体方法是：首先将总体中的研究个体按某一特征顺序编号，将总体数目设为N，所需的样本含量设为n,根据总体含量与样本含量之比（即N/ n ）得出抽样间隔K,然后随机确定一个小于K的数字作为第一个个体，再以这个数字为起点，每间隔K抽取其余个体，组成所需的样本。
系统抽样法所获得样本中的个体在总体中的分布比较均匀，对总体的估计较准确。但当个体编号的排列顺序带有一定的周期趋势时，则可能出现问题。
以群体为单位进行连续抽样。
整群抽样适用于大规模的调查，可以节约人力、物力和时间。但当群体间差异较大时会增大抽样误差。
（二）非随机抽样
是指抽样时没有采取随机的方法，不是总体的每一个研究个体都有同等机会被选择进入样本。非随机抽样在样本的准确性和代表性都不如随机抽样。
常见的方法有方便抽样、网络抽样、主观抽样等。
：是指用最容易找到的人或物作为研究对象。
：也称滚雪球抽样，即先对总体中少数符合标准的可得个体进行调查，然后由他们推荐符合标准的其他个体，在逐一推荐的基础上继续调查下去，像滚雪球一样，逐渐增加样本人数，直到达到预期的样本含量。
：又称判断抽样，是指研究者根据研究目的，结合自已的主观判断来选取样本。这种方法需要研究者凭借自己的经验，选取自认为最为合适的个体作为研究对象。
第三节 确认变量
变量（variables）是指研究工作所遇到的各种
可以观察或测量的因素。
变量主要可分为自变量、依变量和外变量等。
（independent variables）：指能够影响研究目的的主要因素。自变量不受结果的影响，却可导致结果的产生或影响结果。
(dependent variables,因变量)：它随自变量改变的影响而改变，也可受其他因素的影响。在研究中依变量正是我们想要观察的结果或反应。
(extraneous variables,控制变量、干扰变量)：指能干扰研究结果的因素。
第四节 科研设计的类型
一、实验性研究和非实验性研究
（一）实验性研究（experimental study）
(intervention): 研究者对研究对象确定有人为的施加因素，即研究设计中加有治疗或护理（或试验）的干预部分。
(contro