处理因素作用于研究对象所产生的相应效应或反应，即为试验效应。如研究肺的功能，即应釆用能反应肺功能的效应指标；研究心脏的功能，即应釆用能反应心功能的效应指标。
一、效应指标的分类
效应指标按其主客观性质可分为定量指标（量反应）和定性指标（质反应）两大类。定量指标是指可以用各种仪器测量的客观指标，如血压、心率、各种蛋白质的测量等。这些指标能在数量上反映变化特点，较为客观、准确、精确，统计学分析的效率较高，应当尽可能多用。定性指标是指指标的数值不能以定量的方法获得，仅能根据某种反应出现与否作为指标，如症状的有与无、生存与死亡、治愈与未愈、有效与无效、呕吐、惊厥等。这类指标只能反映某些性质的变化，难以判断反应的程度。在科研中，定量与定性指标之间有时可相互转换，以满足不同统计分析方法的要求。
二、效应指标的选定
效应指标的选择，须根据实验内容和目的合理确定所选指标的多少和种类。选择效用指标时应注意以下几个问题：
（一）客观性
客观性即效应指标应是客观存在的，可以通过一定的方法测量或记录，可以用客观方法测量与记录，如体温、血压、心率、心电图、血细胞计数等都是客观存在的指标。另一类属于客观存在的主观指标，如疼痛、愉快、兴奋、忧愁等感觉指标，这些可以通过受试者的主诉记录下来。主观指标易受心理状态与暗示程度的影响，并且感觉器官的感受往往由于背景条件与对比诱导可发生较大的差异，因此，在科研中应尽量少用。倘若一项课题的全部结果都只是主观指标，那么，它的可靠性就值得怀疑。当然，有些主观指标，可采取多人分别观察、盲法（可防止偏见）判定，而后采用加权平均值法，以减轻主观因素的影响。因此，在医学科研中主要应选择客观指标，但必要时也可正确地选用合适的主观指标。
（二）特异性
特异性即指标的排他性。所选效应指标能准确地反应处理因素的作用效果，不易受混杂因素的干扰，确实代表所研究的现象。如研究高血压的疗效，血压作为效应指标很特异，而头痛、头昏不能作为主要指标，因为不够特异。
（三）关联性
关联性指所选用的指标必须与所研究的目的具有本质性联系，能够确切地反映处理因素的效应。指标的选择可通过查阅文献资料或理论推导来确定，也可通过预备实验或用标准阳性对照来验证。
（四）精确性
精确性包括指标的精密度与准确度的双重含义。准确度是指观察值与标准值（真值）的接近程度，也就是说，准确度是测定正确性的量度。精密度是指重复观察时观察值与其平均值的接近程度，平时强调实验结果的可重复性，就是在相同条件多次取样测定结果的精密度。评价效应指标，主要看准确度，准确度差则不可取，如精密度差，则容易影响准确度。在设计时应首选既准确而又精密的方法，精确性的选择受测量仪器和方法的影响，有赖于预实验加以确定。
（五）可能性
可能性是指效应指标在技术上有可能做得到。在选择效应指标时，除考虑客观性、特异性、合理性、灵敏性及精确性之外，还要考虑在技术上容易掌握、经过努力能够办得到的指标。如一些需要高科技和设备的指标，在选择时就要考虑是否能获得所需的设备和技术。
三、误差及其控制
在医学科研活动中，不可能对所有的实验对象进行观察或检查，只能通过抽样方法进行研究，由于研究对象的个体差异、内外因素的影响，样本的有限性，认识能力和目前观测技术的限制，以及一些假象的迷惑，可能会产生没有真实地反应事物变化的本质，即研究结果偏离了客观真实的情况。由任何原因造成的这种偏离都可称其为误差，误差虽然不可能消除，但如果把误差控制在一定的限度内，研究结果依然可以反映真实情况；如果研究者对这个问题不予考虑、不予控制，即使对这些资料作了统计处理，得出具有明显效果的结论，但由于误差的存在而经不起重复，终究会导致错误的结论。所以研究者认识和掌握研究中的各种误差的性质、来源、规律以及控制误差的方法，将对科研工作有着非常重要的意义。
（一）定义
误差，泛指测量值与真值之差。在医学研究中，由于多种原因，使得研究结果和真实情况往往有一定差异，有时甚至得出错误结论，就是由于误差而造成的。误差就其来源和性质的不同可归纳为两类，一类是随机误差，另一类是系统误差。误差虽然是不可避免的，但在医学研究中应尽量减少这两种误差的岀现，以提高研究结果的真实性。
（二）随机误差
随机误差，是一类不恒定的、随机变化的误差，可由多种尚无法控制的因素引起。如可以是测量方法本身的随机变异，也可以是被测定的生物现象的随机变异以及抽样过程中产生的抽样误差。
随机误差没有固定的方向，一般总是在真值左右，主要来源于：
1. 随机测量误差是指在同样条件下，用同一方法，对同一研究对象的某项指标（如血清、尿等）重复进行测量，在极力控制或消除系统误差后，每次测量结果仍会存在出现差异的现象。随机测量误差是不可避免的，没有固定倾向，而是有高有低，所以也叫做偶然误差。
2.抽样误差是因为医学研究不可能对总体中的每个个体都进行观察或测量，常通过从总体中随机抽取一定的样本，通过对样本中每个个体的观察或测量的结果来推论总体。担由于生物间个体差异的存在，抽得的样本指标并不恰好等于总体指标，这种在抽样过程中所造成的样本指标与总体指标间的差异，称为抽样误差。
（三）系统误差
系统误差，是指由各种已知或可控制的因素造成的研究结果或推论有倾向性地偏离真实值的误差。系统误差是医学研究中有可能克服、也应尽量努力去克服的误差，它可以产生在研究过程的任何一个阶段，常呈倾向性地偏大或偏小，多次重复测量及增加样本含量可以减少随机误差，但不能减少系统误差。
系统误差在医学研究中主要来源于以下几个方面：
1. 人为因素在医学研究中，参与研究的各类人员（包括调查者、实验操作者、数据录入者等）有意或无意间由于个人的原因而带来的误差。如研究者的主观偏移。
2. 测量因素是指在研究指标测量时由于测量仪器或量具的不准确、试剂不纯、测量手段不标准、操作人员的技术不熟练等因素造成的误差。如使用未经校正的测量（或计量）仪器等。
3. 环境因素包括测量环境和调查环境。医学研究中许多指标需进行测量，测量时对测量的环境有一定要求，如温度、湿度、风速等的要求，当与所要求差别较大时，将带来一定的误差；如，在进行男性公民吸烟情况调查时，其妻子在场与不在场也会给予不同的回答。
（四）误差的控制
在医学科学研究中，从研究设计，试验实施到结果分析、解释的整个过程都可能岀现不同程度的误差。因此，应在研究设计阶段分析可能会发生的误差及其原因，并在各个环节中可采取如下措施加以控制误差。
1. 严格按随机化原则抽样和分组釆用随机化方法，使研究对象有均等的机会被抽取到样本中及分配到各个处理组及对照组中，可以避免各种非处理因素对实验结果造成的影响。
2.合理设置对照通过对照组的设立，使得实验组和对照组间除处理因素不同外，其他条件尽量一致，以此区别和控制混杂因素，排除混杂因素产生的效应，减少误差，确保处理因素效应的真实性和可比性。
3.保持组间均衡组间均衡要求对照组除了与实验组接受的处理因素不同外，其他方面（如年龄、性别、病情类型、动物的体重、窝别等）应尽可能与试验组相同，这样各组所获实验结果才具有可比性，才能正确反应处理因素的作用，使结论具有说服力。
4.充分利用交叉的方法交叉也是控制误差的方法。如在进行多人共同操作的试验中，研究者应交叉进行，如两人各操作实验组的一半和对照组的一半，避免由于个人操作的差异所致的实验误差。
5. 实验结果的重复验证在相同条件下进行多次研究或多次观察，可提高实验结果的可靠性和科学性。由于实验中误差不可避免，只有在同一实验条件下对同一观测指标进行多次重复测定，才能估计出误差的大小，结果分析才能更好反映客观事实。例如，测量血压时须反复测量数次，取平均值。
6. 选择合适的样本含量从理论上说，样本含量越大抽样误差越小，但也不是样本越大越好。当样本含量增加，不仅增加了实际工作中的困难，也增加了实验条件的控制难度，反而会增加了系统误差出现的可能性，甚至还会造成不必要的浪费。因此，有必要正确估计一个实验的最少观察例数，即样本含量的估计。
7. 实验操作的标准化在实施过程中，应对实验涉及的方法和流程规定具体要求，保证实验操作的标准化
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