知识点：《blinding》 收集：祁竞墩 编辑：茉莉花仙子
本知识点包括：1、blinding在服装中什么意思 2、concrete blinding是什么意思 3、a blinding agreement 是什么意思 4、blinding flash是什么意思 5、除了在炼金师那里学到的炼金配方以外全部图纸 。
《blinding》相关知识
盲法（blinding或masking）
在从事实验流行病学研究工作的过程中,由于受研究对象和研究者主观因素的影响,在设计、资料收集或分析阶段容易出现信息偏倚,为避免这种偏倚在设计时可采用盲法,使研究者或研究对象不明确干预措施的分配,研究结果更加真实、可靠.
分为单盲（single blind）、双盲（double blind）、三盲（triple blind）.
单盲（single blind）
只有研究者了解分组情况,研究对象不知道自己是试验组还是对照组.
这种盲法的优点是研究者可以更好地观察了解研究对象,在必须时可以及时恰当地处理研究对象可能发生的意外问题,使研究对象的安全得到保障；缺点是避免不了研究者方面带来的主观偏倚,易造成试验组和对照组的处理不均衡.
双盲（double blind）
研究对象和研究者都不了解试验分组情况,而是由研究设计者来安排和控制全部试验.
其优点是可以避免研究对象和研究者的主观因素所带来的偏倚,缺点是方法复杂,较难实行,且一旦出现意外,较难及时处理,因此,在实验设计阶段就应慎重考虑该方法是否可行.
双盲试验通常在试验对象为人类时使用,目的是避免试验的对象或进行试验的人员的主观偏向影响实验的结果.通常双盲试验得出的结果会更为严谨.
在双盲试验中,受试验的对象及研究人员并不知道哪些对象属于对照组,哪些属于实验组.只有在所有资料都收集及分析过之后,研究人员才会知道实验对象所属组别.
三盲（triple blind）
不但研究者和研究对象不了解分组情况,而且负责资料收集和分析的人员也不了解分组情况,从而较好地避免了偏倚. 其优缺点基本上同双盲,从理论上讲该法更合理,但实际实施起来很困难.
知识拓展：
1： 统计学定义
知识要点归纳：
统计学（statistics）是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考.它被广泛的应用在各门学科之上,从物理和社会科学到人文科学,甚至被用来工商业及政府的情报决策之上.
2： 统计学的哲学内涵是什么?
知识要点归纳：
我们不难发现统计学具有卓越的远见,帮助人们经世略国.习喜欢统计学的简约,但是简约不曾简单,二十世纪伟大的德国数学家赫尔曼说：“事实,只认事实,没有太大的用处.因其数量之多而显而易见的支离破碎,使人手足无措.但是,把它们融合成理论,并使之协调,那么情况就不同了.理论是事实的本质；没有理论,科学知识将只是一处疯人院.”统计学就是有这样的魔力,她将冗繁,杂乱,看似无用的数据巧妙整合,筛选,从而得出一个科学的结论,而过程又极具挑战性.这就是统计学的魅力所在——运用人类的理性能力和逻辑智慧协调事务之间的联系,化繁为简,直奔真实!喜欢统计学的哲学内涵：她是一种由经验到理性的认识,是一种运用偶然性,发现规律性的科学,偶然中蕴含着必然,这是属于统计学的哲学.统计学不能够给你100％的正确,而是寻求着一个合理的精确范围；统计学不能够告诉你未来的模样,而是诉说着一种趋势；统计学不能够一支独秀,而是融合着其它学科,繁荣着整个地球!
3： 【如何判断差异有统计学意义经常在预防医学的文章里面看到P值小大于0.05,表差异有无统计学意义.如何计算,什么原理】
知识要点归纳：
统计学意义（p值）ZT
结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法.专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标.p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率.如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的.即假设总体中任意变量间均无关联,我们重复类似实验,会发现约20个实验中有一个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果.（这并不是说如果变量间存在关联,我们可得到5%或95%次数的相同结果,当总体中的变量存在关联,重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关.）在许多研究领域,0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平.
在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义,不可避免地带有武断性.换句话说,认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性.实践中,最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较,依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量,依赖于以往该研究领域的惯例.通常,许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线,但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性.结果0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义,而0.01≥p≥0.001被认为具有高度统计学意义.但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规.
所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此,但大多数检验都直接或间接与之有关,可以从正态分布中推导出来,如t检验、f检验或卡方检验.这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布,即满足所谓的正态假设.许多观察变量的确是呈正态分布的,这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因.当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了,（参阅非参数和方差分析的正态性检验）.这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验）,但这种方法不方便,因为从它所提供的结论形式看,这种方法统计效率低下、不灵活.另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下,通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验.后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的,该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用.即,随着样本量的增加,样本分布形状趋于正态,即使所研究的变量分布并不呈正态.
4： 急请问统计学P值的意义,P
知识要点归纳：
统计学意义（p值）ZT
结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法.专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标.p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率.如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的.即假设总体中任意变量间均无关联,我们重复类似实验,会发现约20个实验中有一个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果.（这并不是说如果变量间存在关联,我们可得到5%或95%次数的相同结果,当总体中的变量存在关联,重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关.）在许多研究领域,0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平.
在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义,不可避免地带有武断性.换句话说,认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性.实践中,最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较,依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量,依赖于以往该研究领域的惯例.通常,许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线,但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性.结果0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义,而0.01≥p≥0.001被认为具有高度统计学意义.但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规.
所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此,但大多数检验都直接或间接与之有关,可以从正态分布中推导出来,如t检验、f检验或卡方检验.这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布,即满足所谓的正态假设.许多观察变量的确是呈正态分布的,这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因.当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了,（参阅非参数和方差分析的正态性检验）.这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验）,但这种方法不方便,因为从它所提供的结论形式看,这种方法统计效率低下、不灵活.另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下,通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验.后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的,该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用.即,随着样本量的增加,样本分布形状趋于正态,即使所研究的变量分布并不呈正态.
5： 统计学的意义是什么?
知识要点归纳：
在科学技术飞速发展的今天,统计学广泛吸收和融合相关学科的新理论,不断开发应用新技术和新方法,深化和丰富了统计学传统领域的理论与方法,并拓展了新的领域.今天的统计学已展现出强有力的生命力.在我国,社会主义市场经济体制的逐步建立,实践发展的需要对统计学提出了新的更多、更高的要求.随着我国社会主义市场经济的成长和不断完善,统计学的潜在功能将得到更充分更完满的开掘.
统计学产生于应用,在应用过程中发展壮大.随着经济社会的发展、各学科相互融合趋势的发展和计算机技术的迅速发展,统计学的应用领域、统计理论与分析方法也将不断发展,在所有领域展现它的生命力和重要作用.
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