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（a）进一步查看这些研究资料后发现，上面的结论是错误的。采用新疗法的病人多出来的死亡率，可以用潜在变量解释。你认为什么潜在变量可能会和医生是否选择手术治疗产生交叉干扰？
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（b）有300位前列腺病患者愿意充当实验对象，用图来展示这个随机比较实验的设计。
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5.22 祷告和冥想。你在一份杂志里读到“像冥想或者祷告这类不具体的治疗方式，已经由有控制的科学研究（controlled scientific studies）证实，对于诸如高血压、失眠、溃疡与哮喘等疾病有疗效”。用简单的语言解释文章中的“有控制的科学研究”是什么意思，为什么这样的研究可能会得出“冥想和祷告对某些疾病有疗效”的结论。
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5.23 运动和骨质疏松症。定期运动的习惯有助于降低绝经后的妇女患骨质疏松症的风险吗？以下是两个研究这一问题的方法，请详细说明为什么第二种方法可以产生比较有价值的信息。
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1.一位研究者找到1000位绝经后有定期运动习惯的女性，她给其中每一位配对一位各方面条件与前者类似，可是没有定期运动习惯的绝经后女性，然后跟踪研究两组人长达5年。
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2.另一位研究者找到2000位愿意参与研究的绝经后女性，她随机分配其中1000位参加有人指导的定期运动计划，其他1000位保持原来的生活习惯。研究者追踪研究两组人长达5年。
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5.24 麻醉剂的安全性。使用不同麻醉剂的手术患者，死亡率不同。有一项观察研究得出4种麻醉剂的死亡率如下：
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麻醉剂 氟烷 喷妥撒 环丙烷 乙醚
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死亡率 1.7% 1.7% 3.4% 1.9%
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这并不足以证明使用环丙烷比使用其他麻醉剂危险。找出有哪些潜在变量可能和手术时麻醉剂的选择发生交叉干扰，从而可以解释不同的死亡率。
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5.25 随机化的执行。为了证明随机化可以减少交叉干扰的问题，考虑以下情况。一位营养师通过实验，试图比较早产婴儿喂食A配方或B配方后体重增加的情况。她会用每种配方喂10个其父母自愿报名参加实验的早产儿，她的实验对象是10个早产男婴和10个早产女婴。该研究者认为男婴可能对A配方有较强偏好，如果所有男婴都喂食A配方，实验结果会有偏差，对配方A更有利。
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（a）给婴儿编号00、01…19，用表A随机抽出10个婴儿喂食A配方。一共执行4次该操作，每次用表A的不同行，并写下被分配到A配方的4个组的成员代码。
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（b）婴儿代码为10、11、12、13、14、15、16、17、18和19的是10个男婴。刚才产生的4个A配方组中，每组各有几个婴儿？被随机分配喂食A配方的男婴每组平均有几个？
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5.26 网上练习。浏览《新英格兰医学杂志》网站（http://content.nejm.org），找到Volpp等人写的文章“戒烟的财务动机的受控实验”（2009年2月12日刊）。这是一个比较实验吗？是否采用了随机分配的方法？有多少实验对象参与？结果是否具有统计学显著性？（如果你们单位没有订阅这本杂志，你可以在www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19213683.上找到摘要。）
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你可以找到《美国医学协会杂志》（www.jama.ama-assn.org）和《新英格兰医学杂志》的最新研究。许多文章都讲到了随机对比实验，也有很多文章提到了统计学显著性。
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[6]1英寸≈2.54厘米。——编者注
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统计学的世界（第8版） 第6章 现实世界中的实验
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案例分析
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真的存在咖啡因依赖吗？约翰·霍普金斯大学医学院的实验人员想确定是否有些人会产生被称为咖啡因依赖症的严重上瘾症状。他们找到了11名被诊断存在咖啡因依赖问题的志愿者。在两天时间里，这些人服用了一些胶囊，其中要么装的是他们日常摄取剂量的咖啡因，要么是一些别的成分。在至少一周之后，实验人员又做了为期两天的实验，这一次他们给实验对象服用的胶囊中的成分正好与前一次相反。实验对象服用的胶囊中装的是咖啡因还是其他物质，是随机决定的。实验对象的饮食在实验期间也受到限制。所有含咖啡因的食品都被禁止食用，以便将实验对象的注意力从咖啡因上移开，内含诸如人造甜味剂的食品也被禁止食用。在实验的最后，实验人员要求实验对象填写问卷，评估自己的压力、情绪和某些身体症状。实验对象还要完成一项工作，就是以尽可能快的速度按一个按钮200次。之后，实验对象要接受一名实验人员的访谈，该实验人员不知道实验对象服用的胶囊中有什么成分，只是为了发现其他证据。
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这是一个好的实验吗？学完本章，你就可以评估这样一项研究的优缺点。
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平等处理
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概率样本是一个重要的概念，但是在实际抽样时会遇到困难。随机比较实验也是一个重要的概念，但也不能解决实验时遇到的所有问题。抽样的人必须完全清楚自己想要什么样的信息，并且把问题设计得非常明确，以便从样本中获得所需的信息。做实验的人则必须明确地知道自己想要的是关于哪些处理方式和反应变量的信息，并且必须构建出实施处理方法和度量反应所必需的工具。这就是心理学家、医学研究者或工程师所说的“设计实验”的实际意思。我们关心的是实验设计中的统计学概念，这些概念对于心理学、医学、工程及其他领域的实验都适用。即便我们讨论的层面并不深入，还是应该了解存在哪些实际问题，会导致实验无法产生有效的数据。
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随机比较实验背后的逻辑是，对所有的实验对象在各方面都一视同仁，唯一不同的就是那些处理方法。如果在其他任何方面存在不同之处，实验结果就会产生偏差，但是，要做到对所有实验对象在各方面都一视同仁，是一项很困难的任务。
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