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1、·沃登编辑·医学论文中统计分析错误辨析与释疑(18)———实验设计类型的合理选择型:L4(23)、L8(27)、L16 一、什么是正交实验设计正交设计是利用一系列规格化的正交表来安排多因素试验的一种十分有效的设计方法。正交表是例1 原文题目:浙贝母提取工艺的优化选择。原作者采用正交试验法考察提取溶媒、溶媒浓度、药(215)、⋯;有3n型:L9(34)、L27(313)、⋯;有4n型:L16(45)、L64(421)、⋯;有5n型:L25(56)、L125(531)。常用的混合水平的正交表有:L8(41×24)、L18(37×21)、L50(511×21)
2、等。Ln(Km)中的L代表“正交表”,n代表“正交表的行数”;K代表“各列的水平数”,m代表“列数”。正交表各列水平代码出现的规律是:各列不同代码出现的次数一样多;任何两列不同代码组合形式出现的次数一样多,如(1,1)、(1,2)、(2,1)、(2,2)被称为4种不同的代码组合形式。满足这样两个条件的数据(或代码)阵列被成为是彼此正交的。由正交表所确定的“实验点(即正交表每一行代码所决定的实验条件)”具有两个明显的特点:在空间具有“均匀分散性”、在统计分析时具有“整齐可比性”。正交表一般分成表头(列号)和表身(水平的标志)。所谓进行正交设计,实际上就是把实
3、验因素及材处理方法、提取次数等因素对总生物碱提取效果的影响。根据有关资料及经验,拟定7个因素,每个因素选择2个水平(表1),按L8(27)正交设计表对总生物碱提取和测定,结果见表2,方差分析见表3。方差分析表明,提取溶媒对贝母碱的提取效果影响极显著,溶媒浓度、药材处理次之,提取时间、提取次数、粒度、溶媒量对结果几乎无影响。表2的结果表明,提取效果最佳的第4号(A1B2C2D2E2F1G1),即以95%乙醇提取3次,每次2h,碎粒提取,溶媒量6倍,药材不需10%Na2CO3处理。A1B2C2D2E1F1G2,即除溶媒9倍外,其余相同,但从表3看,溶媒量等表1
4、 因素水平水平溶媒A浓度B(%)药材处理C提取次数D提取时间E粒度F溶媒量G1乙醇6010%Na2CO3浸30min21碎粒6倍2水95不处理32整粒9倍表2 试验方案与结果因素试验指标试验号ABCDEFG总生物碱含量(%)111111110.163211122220.240312211220.280412222110.310521212120.148621221210.128722112210.095822121120.126Ⅰ0.9930.6790.6240.6060.6970.7470.696Ⅱ0.4970.8110.8660.8840.7930.7
5、430.794T=1.49R0.4960.1320.2420.1100.0960.0040.898·1576·中华医学杂志2004年9月17日第84卷第18期 NatlMedJChina,September17,2004,Vol84,No.18表3 方差分析结果方差来源偏差平方和自由度均方F值PA0.030710.030774.70<0.01B4.375×10-314.375×10-310.63<0.05C7.325×10-317.325×10-317.81<0.05D1.738×10-311.738×10-34.22>0.05E3.250×10-513.
6、250×10-50.079>0.05F2.000×10-612.000×10-60.0049>0.05G1.200×10-311.200×10-32.91>0.05e(误差)1.235×10-331.235×10-3 注:F0101(1,3)=34.11 F0105(1,3)=10113头设计来实现的,通需要考察的因素数、水平数及交互作用的个数(以专业知识为依据),选择合适的正交表,每个因素的效应对应于正交表的一列,各因素的交互作用所在的列通过查所对应的交互作用表来获得,它对应于正交表的一列或多列上,此外,还需要空出若干列来,在方差分析时提供误差项用于统
7、计分析。原作者考察了7个因素,选用了L8(27)正交表进行表头设计,这样7个因素就把L8对结果几乎无影响,可任取其一水平,从节约成本和例2 某研究者进行“生脉颗粒剂的处方、工艺时,所选用的因素和水平见表4,并运用L9(27)正交表的7列占满,如果因素之间存在交互作用,其效应将会与某些单个因素的效应混杂,又因没有多余的空列,也就不能进行正确的统计分析,原作者将E、F、G三因素所对应的三列作为误差项,各因素的均方与误差均方相比得到F值(注:原作者误差的均方计算有误,应为误差的离均差平方和除以误差的自由度,此外,其他因素的离均差平方和也存在计算错误),从而判断各
8、因素不同水平效应之间的差异是否具有显著意义,这种做法是不正确的,因