实验设计与分析

在随机化不可行时，运用双重差分法、断点回归和中断时间序列设计严谨的准实验。

使用S形、对数线性和毒物兴奋效应模型，为药理学、毒理学和环境研究建模并解释剂量-反应关系。

规划、分析和解释因子实验，包括全因子和部分因子设计、交互效应以及多因素研究的方差分析。

为任何研究设计（包括t检验、方差分析、回归分析和生存分析）计算所需样本量和统计功效，并提供假设依据。

使用信度分析、验证性因子分析、聚合效度和项目反应理论，对科研与临床量表等科学测量工具进行验证。

通过随机化、分层、匹配和统计调整策略，在实验和观察性研究中识别、映射并控制混杂变量。

通过严格的盲法和分配隐藏策略，识别并减轻实验偏倚，包括选择偏倚、实施偏倚、检测偏倚和失访偏倚。

设计并分析被试内、重复测量及交叉实验，涵盖残留效应控制、球形检验与混合方差分析模型。

为临床和行为研究设计严谨的随机对照试验（RCT），包括适当的随机化、盲法和效能计算。

设计可行性和试点研究，以测试方案、估计参数，并在全面研究开始前为更大规模的确定性试验设计提供信息。