一、引言
在执业护士的备考中，护理科研设计部分的随机对照试验（RCT）是一个重要考点。尤其在冲刺阶段，深入理解其中如“随机分组方法”“盲法实施”“样本量计算”等基本设计原则非常关键。
二、随机分组方法
1. 知识点内容
- 简单随机分组：这是最基本的随机分组方法。例如抽签法，将研究对象编号后通过抽签确定分组；随机数字表法，利用随机数字表来分配研究对象到不同组。
- 分层随机分组：当研究对象存在某些可能影响结果的混杂因素时使用。比如在研究某种药物对不同年龄段患者的疗效时，先按照年龄分层，再在各层内进行随机分组。这样可以保证组间在这些混杂因素上的均衡性。
- 区组随机分组：将研究对象按一定大小的区组进行分组，每个区组内的研究对象再随机分配到不同处理组。例如一个区组有6名患者，他们可能被随机分到试验组和对照组各3名。
2. 学习方法
- 理解概念：通过实际例子去理解每种分组方法的含义和适用场景。比如回忆自己生活中类似抽签决定小组的情况来理解简单随机分组。
- 对比记忆：将分层随机分组和区组随机分组与简单随机分组对比，明确它们各自的优缺点。例如分层随机分组能有效控制混杂因素，但操作相对复杂；区组随机分组可保证组间例数相近，但区组大小的选择需要谨慎。
三、盲法实施
1. 知识点内容
- 单盲：是指研究对象不知道自己被分配到试验组还是对照组。比如在测试一种新的止痛药时，患者只按照医嘱服药，不知道自己服用的是新药还是安慰剂。
- 双盲：研究对象和研究者均不知道分组情况。这一方法最大程度地减少了主观偏见。例如在一些药物临床试验中，患者和负责观察记录的研究人员都不知道哪些患者接受了真正的治疗药物。
- 三盲：除了研究对象和研究者外，数据分析者也不知道分组情况。这种盲法在一些要求极高的研究中使用。
2. 学习方法
- 案例分析：找一些实际的RCT研究案例，分析其中盲法的应用情况以及如果去掉盲法可能产生的偏差。
- 关联实际操作：想象自己在参与这样的研究或者护理工作中的情景，思考如何确保盲法的有效实施。
四、样本量计算
1. 知识点内容
- 影响样本量计算的因素众多。其中效应大小是关键因素之一，例如在比较两种治疗方法的疗效时，如果预期两种治疗方法的效果差异较大，那么所需的样本量相对较小；反之则较大。另外，显著性水平（通常设为0.05）和检验效能（通常设为0.8或0.9）也会影响样本量。一般来说，在其他条件相同的情况下，降低显著性水平或者提高检验效能都需要更大的样本量。
2. 学习方法
- 公式推导与软件辅助：理解样本量计算的公式原理，同时可以利用一些统计软件（如PASS等）来进行实际的样本量计算练习。
- 实际案例计算：根据给定的RCT研究题目中的参数，进行样本量的计算练习，加深对影响因素的理解。
五、总结
在执业护士备考的冲刺阶段，对于护理科研设计中的随机对照试验（RCT），“随机分组方法”“盲法实施”“样本量计算”这些基本设计原则需要深入理解和掌握。通过有效的学习方法，如理解概念、对比记忆、案例分析等，能够更好地应对考试中的相关题目，同时也有助于在实际护理科研工作中正确运用这些原则开展研究。
喵呜刷题：让学习像火箭一样快速，快来微信扫码，体验免费刷题服务，开启你的学习加速器！
