实验性研究例子(观察性研究、实验性研究、配对样本研究)

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统计研究主要可分为实验性研究和观察性研究。实验性研究中，我们对解释变量进行特别的处理，人为设定不同的处置方法或者处置水平使得不同组的解释变量处于不同的设置中，并且尽量使得非解释变量的因素处于随机分配到不同组的情况下，只有这样才能尽量减小混杂因子的影响。这时，不同组间响应变量的变化就可以在很大程度上归因于解释变量的不同配置，从而我们可以观察解释变量与响应变量之间的关系。实验性研究的一大特点就是，我们可以根据需要人为设定各组解释变量的具体水平，比如在农业研究中，我们可以设置不同地块施肥水平的高低。

然而在观察性研究中，我们不能随意设置解释变量，只能根据其自然状态将样本进行分组。并且，我们得到的结论更多是解释变量与响应变量的相关性，而不是因果关系，这和实验性研究是不同的。一个典型的例子是研究吸烟与肺部疾病之间的关系，我们可以将有吸烟习惯的个体分为一组，而将没有吸烟习惯的个体分为另一组，对他们进行长期随访，并得到吸烟与肺部疾病的相关性。但是我们不能主动让一个不吸烟的人变成吸烟者，这显然是不道德的。进而，由于我们不能随意控制解释变量的情况，我们也不能毫无保留地说响应变量与解释变量之间是因果关系。接下来，我们用几个例子来介绍独立样本研究和配对样本研究。

独立样本随机实验

一位农业研究者开发了一种新型的化肥，他想试验这个新型的化肥对于玉米生长的作用。研究者从同一种子库中选取了100粒同一型号的玉米种子，并将各50粒种子种在相邻的实验田中，I号实验田的玉米施加旧型化肥，II号实验田中施加新型化肥，最终测试两组玉米的生长情况。

首先，这是一个随机实验，因为100粒种子被随机分配至两块实验田，也就是随机地施加旧型或新型化肥。该研究的实验对象是玉米，解释变量是化肥的不同类型，响应变量是玉米的生长情况。本实验中，也应通过控制混杂因子对玉米生长情况的影响，例如控制浇水量以使得两块实验田的情况均衡；两块实验田相邻，则它们可以接受几乎相同的光照；化肥用量几乎相等以消除用量的影响，如此等等。在这样的情况下，如仍能发现“统计显著性”，则说明化肥的类型确实会对玉米的生长情况产生影响，它们之间具有因果关系。并且，我们说这个研究属于独立样本的实验研究。所谓独立，指的是第I块实验田的结果对第II块实验田的结果没有影响，每一块实验田的玉米都能独立地提供一组测量数据，它们的结果是独立的。

独立样本观察性研究

一位医学研究者提出一个假设，吸烟会导致眼睛周围的皮肤出现皱纹。研究人员获得了吸烟者的样本和非吸烟者的样本。每个人经过专业人员观察后被分为有明显的皱纹和没有明显的皱纹两类，随后该研究者统计了吸烟者中有明显皱纹的具体的比例，以及不吸烟者中有明显皱纹的具体的比例。在该研究中，实验单位是人，解释变量是吸烟与否，响应变量是该实验单位是否有明显的皱纹。

该研究就是一个独立样本的观察性研究，因为样本个体间是独立的，并且对于解释变量，我们只能依据它的自然状态。我们不能因为开展研究让原先不吸烟的人成为吸烟者，进而研究吸烟与皱纹之间的关系。

此外，该研究中也会有混杂因子可能影响结论的正确性，例如该个体是否长期待在户外，是否使用抗皱的护肤品，他/她的营养与健康状态等。我们无法区分这些变量对响应变量可能产生的影响，所以永远不可能得出“因果”结论。我们只能说吸烟状况和皱纹状况之间存在关联，或者在比较吸烟者和非吸烟者时这两个百分比存在差异，而不能说吸烟是导致更多皱纹的原因。

配对样本实验性研究

与独立样本研究相对应的，是配对样本研究。这种研究多数是针对同一个体，观察其在接受处理之前接受之后的不同响应。来看这样一个例子，现在提出假设，一个人的惯用手会比非惯用手更有力气。这个假设是正确的吗？我们可以通过实验进行研究。

首先，我们将一些可能影响结论的因素排除。首先我们需要控制人群的影响，这也正是使用配对实验的原因。试想一下，我们使用前面讲述的实验方法对惯用手的问题进行研究，应该是怎样的呢？在这种情况下，我们应该随机挑选100个人，让其中50个人用惯用手握住仪器，而让另外50个人用非惯用手握住仪器。这听起来也没有问题，但这样设计有一个混杂因子，就是不同的个体力气本身就不一样大，如果某一组人的力气刚好全部比另一组大，我们就无法区分结果是惯用手导致的，还是样本组不同导致的。但如果我们让同一个人测试他/她的惯用手和非惯用手，我们就消除了个体本身的力气大小所带来的影响。

其次排除顺序的影响，我们不是让被试者先用非惯用手，再使用惯用手，或者反过来，而是让他们同时使用两只手进行测量。这样不会因为第二次测量时力量的衰减或者是因为对器械的熟悉程度不同而导致结果不同。

配对样本观察性研究

我们研究一个疾病对血糖指标的影响。假设该疾病的严重程度可以通过检查一项血液指标获得，同时也获得了血糖指标。我们从历史病历库中选取了一些患者，这些患者在刚开始时，病情较轻，随后病情加重。为了避免伦理问题，我们假设这个疾病是无需治疗的，不会对患者造成任何影响；病情是自然加重的，我们没有使用任何手段改变这一过程；患者的个人信息已在数据处理过程当中隐去，即数据进行了脱敏。

在这个研究中，实验单元是一个患者，解释变量是病情的严重程度，响应变量是血糖水平。且经过以上假设，我们看出这个研究是一个观察性研究，因为我们没有对病情的严重程度进行干预，病情是自然加重的而不是因为某些实验手段。另外，这是一个配对样本的研究，因为病情和血糖指标都是针对同一个患者。我们可以设计如下的表格来对结果进行记录：

患者编号 轻症时的血糖水平 重症时的血糖水平

1 40 38

2 20 15

3 33 26

……

50 28 27

我们设计这样一个研究的目的仍然是尽可能减小其它混杂因子对结论的影响。配对样本使得个体差异的影响减小，比如某些患者本身血糖水平较高。但有些因素我们无法消除，比如疾病与血糖水平之间的影响可能是有滞后性的，其它疾病也可能对血糖水平有影响，再或者检测之前的饮食情况等。但当我们有足够的样本，使用的方法得当时，随机效应会使这些混杂因子的影响降低（但不能消除），从而我们可以获得一些有意义的结论。最后，我们仍然要强调，在观察性研究中，即使发现了统计学意义的结论，也应该慎用“因果关系”这样的描述。

以上四种使用两样本进行研究的特点列于下表：

研究类型 样本类型 是否使用随机处理 混杂因子的影响

实验性 两样本独立 是 几乎没有

观察性 两样本独立 无处理 低

实验性 两样本配对 是 几乎没有

观察性 两样本配对 无处理 低

观察性研究更易受到混杂因子的影响，因此对于研究应更加谨慎，应进行精心的设计以减小混杂因子的影响。人们常常利用病例对照组研究来实现混杂因子的控制。病例对照研究起源于对疾病的研究，在病例对照研究中，将具有某种响应的个体分为一组，称为病例组；将另一些情况相似但却没有响应的个体分为另一组，称为对照组。我们通过一个例子来体会病例对照研究的特点。

手机在现代生活中占据着非常重要的地位，人们通过手机进行沟通、办公。无论是打电话还是上网，手机都是通过电磁波与基站进行通信。当有通信任务时，电磁波功率会增大，那么这样的电磁波对我们的身体健康会造成影响吗？2013年，法国的科学家采用病例对照的方法对该问题进行了研究。在他们的研究中，病例组由253名神经胶质瘤患者组成，对照组由当地的892名年龄相近的正常人组成。对照组中，年龄、男女比例、饮食习惯、家庭病史等可能影响结论的因素与病例组是相似的，从而在相当程度上控制了混杂因子，这也正是病例对照研究的目的。但这样的设计也并不是完美的。例如，在该研究中，关于手机的使用情况是通过对个体的询问得知的，个体的回答可能会与实际情况不符，有的人可能觉得长期使用手机是丢脸的，从而故意隐瞒实际使用频次，或者对家庭病史并不十分清楚，从而随便答了一个答案。这样的设计称为回顾式的研究，因为我们已经知道病例组已经得病，我们想知道他们过去是怎样的。为避免记忆出现错误带来的偏差，也可以进行前瞻性研究，即在当前时刻抽取一定数量的个体，连续对个体进行随访跟踪，直到出现一定数量的病例具体时，对数据进行统计分析。