随机对照试验
随机对照试验（）是一种对医疗卫生服务中的某种疗法或药物的效果进行检测的手段，特别常用于医学、药学、护理学研究中，在司法、教育、社会科学等其他领域也有所应用。 随机对照试验的基本方法是，将研究对象随机分组，对不同组实施不同的干预，在这种严格的条件下对照效果的不同。在研究对象数量足够的情况下，这种方法可以抵消已知和未知的混杂因素对各组的影响。 随机设计方法 完全随机设计 完全随机设计（Complete randomization）又称成组设…
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交互作用 (统计学)
关注的交互作用]] 在统计学中，当考虑三个或更多变量之间的关系时，就可能出现交互作用（），它是指其中一个原因变量对结果的影响依赖于第二个原因变量的状态（即两者的影响原因不是简单累加的）。尽管通常根据因果关系来考虑，但交互作用也可用来描述非因果关联。交互作用常在迴歸分析或析因实验的背景下予以考虑。 交互作用的存在对统计模型的解释具有重要意义。如果两个感兴趣变量有交互作用，则每个交互作用变量与第三个“因变量”之间的关系取决于另一个交互作用变…
临床研究阶段
临床试验阶段视频]] 临床研究阶段（英文：Phases of clinical research），或称临床研究分期，是科学家进行的各个临床实验阶段，以证明预期的医学治疗足够有效的过程。该医学治疗过程包括：候选药物、疫苗、医疗设备或新的诊断分析方法。对于候选药物开发，临床研究阶段先从少数人类受试者开始以测试药物的，然后继续扩展到更多的参与受试者，甚至可能达上万名，以确定治疗过程的有效性和安全性。 概要 测试候选治疗产品的临床试验通常分为…
准实验
准实验（），也称为类实验，是用于测量一个变量和另一个变量之间的因果关系的实证研究。准实验与随机对照试验的最大不同在于，准实验中的实验组和对照组并非采用随机分配产生。比如，准实验中的实验组可能由一部分参与实验的对象志愿组成。 因为实验组和控制组是非随机选取，所以可能从一开始就有一些和实验无关的分化，这导致准实验的内部效度常常是一个弱点。所以，准实验往往不能有效的、令人信服的证明实验自变量和观测结果之间的因果关系。如果还存在不可控、不可知的…
確認偏誤
確認偏誤（或稱確認偏差、證實偏差、肯證偏誤、驗證偏誤、驗證性偏見、我方偏见，）是個人選擇性地回憶、蒐集有利細節，忽略不利或矛盾的資訊，來支持自己已有的想法或假设的趋势，属於認知偏誤的其中一类以及归纳推理中的一个系统性错误。当人们选择性收集或回忆信息时，又或带有偏见地解读信息时，他们便展现了確認偏誤。 這種偏見尤其顯見於带有强烈情绪的問題和傳統觀念上。例如，人們面對情傷，大多難以割捨，會在反覆的情緒中來回擺盪掙扎，過程中不斷回顧並對自己給…
设计矩阵
设计矩阵（）在统计学和机器学习中，是一组观测结果中的所有解释变量的值构成的矩阵，常用X表示。设计矩阵常用于一些统计模型，如一般线性模型，方差分析中。 定义 通常情况下，设计矩阵的第i行代表第i次观测的结果，第j列代表第j种解释变量。如此一来，线性回归模型就可以用矩阵乘法表达为 : y = X \beta 其中X是设计矩阵，\beta是对应每一种解释变量的系数组成的系数向量，y是每一个观测对应的预测值构成的向量。 例子 算数平均 算数平均…
品質工程
品質工程（），由日本學者田口玄一創始的工程方法，以統計學的方式來進行實驗及生產過程管控，達到產品品質改善及成本降低的雙重目的，也應用在生物學、行銷及廣告。專業統計學家認同品質工程的目標及帶來的進步．特別是品質工程對於變異的研究，但認為品質工程中一些建議的作法不具。 為了表示對發明者的尊崇，它也被稱為是田口式品質工程（），或是田口方法（）。它是目前為了達到穩健設計中最著名的方法學，因而也被稱為田口式穩健設計方法（）。 品質工程包括了三個和…
藥物設計
藥物設計（）常稱理性藥物設計（rational drug design）或合理药物设计，是根據生物靶点（biological target）的現有知識尋找與發现新型藥物的過程。最常见的药物类型如有机小分子药物，可激活或抑制蛋白质等生物分子功能，进而为患者在治疗中获益。药物设计可狭义地定义为药物分子设计，这些药物分子的形状和原子所带电荷与生物分子靶标存在互补关系，即“锁钥模型”（lock and key model），因此药物分子会与生物…
现场实验
在科学研究中，现场实验（，又称实地实验）指在实验室以外、真实世界环境中进行的实验。与在高度受控的人工环境中检验假设的不同，现场实验通常在真实情境中、在受试者不知情的情况下进行，且研究者不仅控制受试者群体，还控制随机分配过程和干预的公开程度。现场实验也不同于自然实验和准实验：自然实验依赖外部力量（如政府政策）来实施随机分配，而现场实验要求研究者自主控制和实施随机化过程；准实验则利用自然发生的、近似随机的处理分配（如微弱优势当选的选区、天气…
方差分析
變異數分析（，簡稱：ANOVA）為資料分析中常見的統計模型，主要為探討連續型（Continuous）資料型態之因变量與類別型資料型態之自变量的關係，當自變項的因子中包含等於或超過三個類別情況下，檢定其各類別間平均數是否相等的統計模式，廣義上可將T檢定中變異數相等（Equality of variance）的合併T檢定（Pooled T-test）視為是變異數分析的一種，基於T檢定為分析兩組平均數是否相等，並且採用相同的計算概念，而實際上…
女士品茶
女士品茶是羅納德·愛爾默·費雪（Ronald Fisher）设计的随机试验，并在他的《试验设计》（，1935）一书中得到记录。該實驗是費雪對虛無假設「從未被證明或建立，但可能在實驗過程中被推翻」概念的原始闡述。该示例大致基于费希尔生活中的一个事件。使用的测试是費雪精確檢定。 實驗內容 事先準備八杯奶茶，其中四杯先加牛奶再加入茶，另外四杯先加茶再加牛奶，共有兩種沖泡方式。之後由受試者以隨機順序試喝八杯奶茶。過程中，受試者可以多次試喝同一杯…
析因实验
析因设计（）或因子设计是一种实验设计方法，用于目标变量同时受到多种因素（）影响的场合，能够同时分析各因素的和因素之间的交互效应。采用这一设计的实验称作析因实验（）。在析因实验中，作为研究对象的因素会被分配若干不同的取值，研究者则将这些取值的各种可能组合实施于实验对象上，观察每一组合下目标变量的结果。 发展 在实验中同时检验多种因素的想法于19世纪下半叶出现在农业研究之中。在分析不同作物品种、不同肥料、不同的播种时间等等因素对产量的影响时…
對撞因子
對撞因子（），有時又稱為反向分叉（），在統計學和圖模式中，是指同時被兩個以上的變數影響的變數，而這些影響對撞因子的變數之間不見得有因果關係。因為在環路圖上會顯示為有兩個以上箭頭指入的節點，所以稱為對撞因子。 對撞因子不會直接造成影響它的變數之間出現相關，以或環路圖的術語來說，對撞因子會「阻斷」兩個變數間的路徑。然而，想要了解變數間的因果關係時，對撞因子非常重要，因為在設計實驗、挑選樣本或統計分析時，如果有意或無意間控制了對撞因子，會造成…
自变量和因变量
常以橫軸表示自變數（解釋變數）、縱軸表示應變數（被解釋變數）的函數圖像來描繪。在此函數中，x為自變數，y為應變數。]] 自變數（），又稱獨立變數、解釋變數（explanatory variable）、外生變數，是可由研究者选择、控制、研究，且能独立变化而影响或引起其他变量变化的条件或因素（变-{}-数、变-{}-量、变-{}-项）。 與自變數相對者為應變數（），又稱-{zh-cn:应; zh-hk:因; zh-tw:因}-變數、被解釋變…
代理模型
代理模型是工程问题中常用的一个优化方法。当实际问题（高精度模型）计算量很大、不容易求解时，可以使用计算量较小、求解迅速的简化模型来替代原模型，加速优化过程。大多数工程设计问题，需要模拟实验来评估采用不同设计参数时的目标函数和约束函数。 例如，为了找到最佳的机翼形状，常常针对不同的形状参数（长度，曲率，材料等）模拟机翼周围的气流。对于许多实际问题，单次模拟可能需要数分钟、数小时、甚至数天才能完成。 因此，类似设计优化、设计空间搜索、灵敏性…
费希尔信息
数理统计学中，费希尔信息（英语：Fisher Information；有時稱作 information），或稱費雪訊息數，通常记作\mathcal{I}_X(\theta)，是衡量观测所得的随机变量X携带的关于未知母數\theta的訊息量，其中X的概率分布依赖于母數\theta。费希尔信息由统计学家罗纳德·费希尔在弗朗西斯·伊西德罗·埃奇沃思工作的基础上提出，现常用于最大似然估计和贝叶斯统计学中。 定义 随机变量X的费希尔訊息定义为 :…
序贯分析
在统计学中，序贯分析或序贯假设检验是一种样本量不预先固定的统计分析方法。在这种方法中，数据会随着收集的过程不断进行评估，一旦根据预先设定的终止规则观察到显著结果，便会停止进一步取样。因此，与传统的假设检验或估计方法相比，结论有时可以在更早阶段得出，从而显著降低财务成本和/或人力成本。 参见 * 累积和
试验设计
實驗設計（，DOE），又称设计试验，是数理统计学的一个分支，科學探究的一部份，涉及「用何方法可更好的設計一個實驗」，屬於方法論的範疇。由於任何實驗都會受到外來環境影響，如何設計實驗，使外來環境的變化能夠對實驗造成最小的影響，就是實驗規劃的目的。實驗設計法廣泛用於自然科學、社會科學、医学等各學科的實驗設計裡。 參看 方法論 六西格玛 因变量和自变量 假設檢定 计算机自动设计 品質工程（田口方法） 质量源于设计
型一錯誤與型二錯誤
型一錯誤與型二錯誤（）為统计学中推論統計學統計術語，表示統計學假說檢定中的两种錯誤。 簡介 在假說檢定中，有一種假說稱為“零假设”，記為H_0，假說检验的目的是利用統計的方式，推翻虛無假說的成立，也就是對立假說（Alternative hypothesis，記為H_a或H_1）成立。 假說檢定涉及選擇兩個相互競爭的命題，稱為零假設(Null hypothesis)，用H0表示，另一種對立假說(Alternative hypothesis…
拉丁方陣
拉丁方陣（）是一種 n × n 的方陣，在這種 n × n 的方陣裡，恰有 n 種不同的元素，每一種不同的元素在同一行或同一列裡只出現一次。以下是兩個拉丁方陣舉例： \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 2 & 3 & 1 \\ 3 & 1 & 2 \\ \end{bmatrix} \begin{bmatrix} a & b & d & c \\ b & c & a & d \\ c & d & b & a \\ d…