医学的研究方法(3)
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四、组的均值和标准差
我们对比较的组不仅要计算它的代表值(往往是均值)，而且要知道全组的各个观察值的分布，只有均值是没有用的。一个不会游泳的大人涉过一条平均水深为0.5m的河，结果淹死了，某沙漠地带的日平均温度为15℃，你喜爱在这里生活吗？你信不信一个年平均降水量为1800毫米的地区，也会10年倒有9年荒呢？组的均值可能是代表治疗效果、预防效果或生物医学的其他变量的。我们有了一个组的均值，还要考虑到它有没有充分的代表性？组的各个成员的观察值不完全一致，否则就不需要计算均值了。我们不仅需要计算均值，还需要计算各成员值围绕均值的分布，进而计算标准差。从标准差与均值的比例(离散系数)可以看出构成均值的各观察值的离散程度。离散系数越大，说明均值的代表性越有限制。标准差是一个最有重要性的统计量。只算一组的均值而不算标准差，就不可能进行更多的分析研究。只凭各组均值的大小做结论，在现代医学科研中是不可能的。
任何一项医学实验总是有实验误差(Error)，误差不是“错误”的同义语。对同一件东西反复量计，结果必有出入或变差。没有一个动物(或植物)和另一个动物(或植物)是完全相同的。一个实验无论如何小心地作，也必有不可控制的变差。实验的观察值实际上可分析成：(1)所有单位的实验观察值的平均值；(2)处理的作用；(3)误差(亦称随机变差)。这个关系可用最简单的数学模型表示为：Xij＝μ+τi+εij。μ是一个固定的常数；ε为随机误差，其分布为正态并是独立的，其均值为0，方差为优δ2z，τ为处理效应，其水平为固定的或随机的。故实验结果不仅受处理作用的影响，亦受额外变差的影响，额外变差有掩盖处理作用的倾向。这个额外变差叫做实验误差。实验误差有时由于实验技术缺乏标准化而产生，有时是不可解释的，故误差也可看做是物质内在特性的一部分。实验误差不是偏倚(Bias)。实验误差能估计精确性和可重复性，但不能估计准确性。一个估计数量和它的期望值之差的显著性须用差的误差衡量，以定估计的可靠程度，就是说，检验估计值和期望值之差是在实验误差所定的范围之内还是大得不能用实验误差来解释。实验误差越小，越能检验出差异之为显著，并越能缩短可信区间。故一个实验在设计和执行时，要努力减小实验误差。
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五、组的可比性问题
当我们对两组进行比较时，不要只满足于组的大小，如果两组没有可比性，组大反而有害，因为易使一个马虎的读者误信其结果可靠。在进行两组比较之前，必须检查两组的可比性。比方说，我们检定肝炎疫苗的预防效果时，注射疫苗组和对照组不仅要人数相等(或差不多，下同)，性别比例相同，还要考虑其他一些有关或似乎无关的事项，例如两组随访期间是否相同，两组期中退出实验的人数是否相同，年龄是否相同，种过牛痘的人数是否相同，出过麻疹的人数是否相同，等等。
如果比较两种疗法的疗效，病情分组必须适当。举例说：某医生研究某种抗生素大剂量疗法和小剂量疗法的疗效。结果如下；
此项试验结果给人一个粗的印象是大剂量疗法反较小剂量为劣。但仔细分析后发现病情轻重比例两组不能相比，数据如下：
由此可见前一个错误结论是由于症候轻重比例的分配在两组中失去了可比性而致的。
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两组的条件是否可比，有时容易发现，有时不易发现。某高血压专家相信某疗法有降低血压之效，他在分析病例之后，下结论说，“坚持(用某治疗法的)组血压基本恢复正常而稳定者占56.7%，未坚持组血压恢复正常者仅有7%，(两组)有显著差别……”。须知这两组不是按预先做好的计划从实验之初就分好的，而是在实验的过程中就着病人血压的变化而分的，这与正确设计的原则不合。未坚持用某疗法的人之所以未能坚持可能有多种原因，其中一个原因是用了该疗法而未见效，故可说未见效是未坚持之因而非其果。用药而未见效的病人自然渐渐失去信心而不愿坚持做下去，所谓“坚持”应预先定一时限，否则凡是因日久仍不见效而放弃治疗队都将归入“未坚持组”，这是不公平的。
六、随机化和“双盲试验”
随机化是实验设计的一项重要原则，也是实验设计现代化的一个特点。随机化是取得正确实验结论的可靠保证。当研究的对象的条件参差不齐时，尤其在参与的人数不太少时，一个有效的补救办法是认真强调随机化。随机化的必要性容易懂，但如何保证做到随机化，倒也不是随随便便办得到的。哪个研究对象列入何组，不可主观决定，亦不可受年龄、性别、过去病史、现在病情等的影响，而应随机分配，使每个参与试验者接受每个处理的机会完全均等。
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有人挑选他认为有治愈可能的病人来试验他自己认为有效的疗法，而把他认为很少有治愈可能的病人抛在一边。这类主观选择的例子很多。主观选择实验对象和主观安排实验处理都与随机化原则相违背的。这样做实验是不会有正确结论的。
临床试验能否接受自愿者(不同于资本主义国家用金钱雇用的所谓“自愿者”)为对象？回答是“能”，但要看他愿否接受随机分配到试验组还是对照组。因为自己选择任何组都可能因主观作用而产生偏差的结果。
随机化是实验者应当重视的一项原则，但它不能弥补粗劣的实验技术造成的缺点。
随机化不是“随便”，也不是“碰巧”的同义语。现代随机化的实施是用“随机数”为一个工具。多数统计学书内附有随机数表可用。
在试验之前，医生根据病人的条件决定收或不收为试验对象，但没有编组之权。这样就可消除医生决定谁编入试验组谁编入对照组的主观作用。一个较合乎科学的办法是这样的：预先将编组计划定好，先按受试人数编号。某号编入何组用抽签法或用“随机数”决定；将分组结果或药的代号(试验药或对照药)写在纸条上密封在信封里，封面写上号码。一种药可以用数种代号。如果还要分性别、年龄的话，则信封上注明性别及年龄组。例如一个病号是女性，年龄在20～30岁之间，将注有相同性别、年龄组的第一号信封取出，拆开信封，如纸条上写着 C(或其他记号)，则给该病号以对照之药；如纸条上写的是T(或其他记号)，则给该病号以试验之药。T字总数和C字总数相等。
在进行实验时，必须遵循“双盲试验”(double blind test)的原则，即医生不知何人属于何组，又不知道所取之药是试验之药或对照之药(有时用“安慰剂”)；病人也不知道自己属于何组，服的是何药。检查效果的医生也不应该知道何人属于何组。有人试验磺胺片对扁桃腺炎的疗效，不知分组的医生检查结果说明磺胺药片并没有什么疗效；但知道分组的医生则说磺胺药片很有效。试问何项结论较可相信呢？
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