控制的条件概述

1. 受试者选择：选择符合条件的参与者进行试验。 2. 随机化：将参与者随机分配到实验组或对照组，确保两组在重要因素上均衡。 3. 对照：设置对照组，以排除实验结果中的干扰因素。 4. 盲法：隐藏参与者、研究者、数据收集者等身份信息，减少主观因素对试验结果的影响。 5. 安全性评估：对实验过程中出现的不良事件进行监测和评估。 6. 统计分析：对实验数据进行分析，以得出结论。 7. 分配隐藏：确保参与者被分配到实验组或对照组的概率是相等的，避免人为干扰。 8. 研究者数量：研究团队的成员数量和他们的背景和经验水平对研究的质量有影响。 9. 研究时间：研究的时间长度和研究期间的不同时间段可能会影响研究结果。 10. 失访处理：对未能完成试验或未能提供全部数据的参与者进行适当的处理，以减少数据缺失对试验结果的影响。

控制的条件概述

• 有代表性的样本
  • 在受试者选择过程中，需要确保样本的代表性，以便能够推广研究结果至整个目标人群。
  • 示例: 使用随机抽样技术来选择代表性样本。
• 排除标准
  • 根据研究目的，确定适当的排除标准，以对符合要求的受试者进行筛选。
  • 示例: 根据年龄、性别等因素设定排除标准。
• 随机化
  • 随机分组
    • 通过随机分组使不同受试者均匀地分配到各个实验组，以消除组间差异。
    • 示例: 使用计算机随机数生成器来进行随机分组。
  • 隐藏随机化过程
    • 确保随机分组过程对研究者和受试者都是不可预测且不可知的，以消除主观偏差。
    • 示例: 将随机分组的过程交由独立的第三方进行。
• 对照
  • 设立对照组
    • 为了比较研究组的治疗效果，需要设立一个接受安慰剂或标准治疗的对照组。
    • 示例: 将研究组分为实验组和对照组，对照组接受安慰剂。
  • 确定对照组的选择
    • 根据研究目的和研究对象，确定适当的对照组类型。
    • 示例: 使用既往报道的标准治疗作为对照组。
• 盲法
  • 单盲
    • 保持受试者不知道自己属于实验组还是对照组，减少主观干扰。
    • 示例: 对受试者进行匿名编号，不透露实验组和对照组的信息。
  • 双盲
    • 保持受试者和研究者都不知道受试者属于实验组还是对照组，防止主观偏见的发生。
    • 示例: 使用随机编号的药物和安慰剂，研究者也不知道哪个编号对应哪种药物。
• 安全性评估
  • 设立监测机制
    • 为了确保研究过程中受试者的安全，需要设立监测机制来监测潜在的不良事件。
    • 示例: 定期进行临床检查和实验数据收集，并记录任何不良事件。
  • 制定紧急处理计划
    • 针对可能发生的意外事件，制定紧急处理计划以确保及时和适当的处理。
    • 示例: 与医院紧密合作，建立紧急救治措施。
• 统计分析
  • 选择适当的统计方法
    • 根据研究设计和研究问题的特点，选择适当的统计方法进行数据分析。
    • 示例: 使用t检验或方差分析来比较实验组和对照组之间的差异。
  • 设定显著性水平
    • 为了得出可靠的结论，设定合理的显著性水平来判断研究结果的统计显著性。
    • 示例: 将显著性水平设置为0.05。
• 分配隐藏
  • 将受试者随机分配至实验组
    • 确保分配过程对研究者和受试者都是不可预测且不可知的，以消除分配偏差。
    • 示例: 使用封闭信封法将随机分组结果隐藏起来，直到分组完成才予以揭示。
• 研究者数量
  • 确定合适的研究者数量
    • 根据研究的规模和复杂性，确定所需的研究者数量，以确保研究的有效性和可靠性。
    • 示例: 进行样本容量分析来确定研究者数量。
• 研究时间
  • 设定合适的研究时间长度
    • 根据研究目的和研究问题的特点，确定适当的研究时间长度，以获取充分的数据。
    • 示例: 设定研究时间为6个月。
• 失访处理
  • 失访数据的分析处理
    • 对于因失访而缺失的数据，采用适当的方法进行处理，以保证数据分析的准确性和可靠性。
    • 示例: 使用插补方法或敏感性分析来处理失访数据。