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1、第五节数据表达和常用统计分析的注意事项药理实验资料可以分为计数资料和计量资料。计数资料乂称质反应资料，指的是观察指标以出现或不出现，有或无表达。如实验动物是否死亡，惊厥反应是否出现等。其特点是,每一观察对象可获得反应的属性，每一组观察对象对以给出性质相同的反应例数或占总例数的比率。计量资料指的是观察指标可以用连续数据表达。如血压、体重、体温、血细胞数、心功能指数、炎症抑制率等。英特点是，每一观察对象都可获得一个定量的数据。每一组观察对象可获得平均数和标准差。一、数据的表达和精确度数据必须来自可靠的实验结果。计量资料的数据应依据测量仪器的精度读取。实验数据通常应至少有3位有效数字，标准差有2位有
2、效数字。有效数据的多少反映数据的相对误差。因为实际测得的数据，其最后一位可能有误差。如15.6的误差是±0丄相对误差是0.1/15.0；而15.60的误差是±0.01,相对误差是0.01/15.60o后者的相对误差比前者小，精确度高。有效位数少，表示数据的精确度小或相对误差大。数据的有效位数要与测量仪器所能达到的精确度一致。实验报告中出示的数据，其有效位数大于仪器精度许多是不适当的。进行加减乘除运算时，中I'可步骤数据可多取1〜3位有效数字。但结果数据的有效位数应取实测值中最小的有效位数。如15.12+12.1=27.22,取27.2。因为12.1的第一位小数只是估计值，故两数之和也只能取一位
3、小数。均数的小数位数应与标准差相同，如15.60±0.78o统计数据表达应写出均数、标准差、例数、P值情况（大于、小于0.05或0.01,也可出示具体P值）等。正文用“无显著意义，有显著意义，有非常显著意义”表达统计结论，并做11!专业结论，还应写出所用的统计方法。二、极端数据的处理在收集的一组计量数据中，有时会遇到极少数过大或过小的数值，称为极端值。对待这样的数据要从实验一开始就给予足够的重视。一方面，实验记录要认真、仔细，尽量避免差错；另一方而，一旦遇到，对可疑数据及时复测或复核，如发现差错及时纠正。对于无法复测的数据，除非能肯定（注意，是肯定，而不是大概）是出于差错，否则此数据即便偏大或
4、偏小，也不可轻易剔除，对此类数据可借助于统计学的方法作出是否可以剔除的判断。如果一•组数据按正态分布的话，丘土s、丘±1.96s、x±2.58s范围内的数据分布应该分别占总数的68.27%>95%及99%o对于那些在x±3s之外的数据可考虑舍弃，否则不应随便舍弃。因为，元±3s范围内的数据约占总数的99%以上，将x±3s之外的数据作为常态分布以外的数据予以剔除才有充分理由。三、数据统计分析中药药理实验的目的是通过对一定数目样本的研究，经过统计分析比较，以一定概率來推断受试物是否具有某种作用。统计分析吋，通常先假设：“甲、乙两组样本（或多组样本），均来自同一总体，两组（或多组）样本实测所出现的差
5、别，不过是抽样误差造成的偶然现彖，实际两组（或多组）间并无差异”。这种假设又称为“无效假设”。统计学计算就是估计这一假设的可能性，即概率有多大。如计算结果，可能性小于5%（即概率pv0.05）则拒绝上述假设，认为组间实测值的差异不是抽样误差造成的偶然现象，而是存在实际的显著差异;如计算结果，可能性小于1%（即概率pv0.01）则同样拒绝上述假设，并认为组间数据有非常显著差异。用于估计“无效假设”可能性大小的统计学分析方法根据不同情况而有所不同。屮药药理实验时，对计量资料两组间实验结果的比较常用“广检验分析“无效假设”可能性的大小。对多组间实验结果，常用方差分析（F检验）。但使用上述分析方法时不
6、了解其适用范围的情况比较严重，并由此做出错误判断的为数不少。因此，有必要对其适用范围给以说明。1.使用r检验（unpairedrtest）注意事项进行/检验，两组数据应符合下述要求：（1）数据明显偏态时，不能用r检验，此时均数意义不大，应改用中位数的数据表达，并用非参数统计法，如Mann-Whitney秩和检验，等级和检验，序值法等。数据是否属偏态？简便判断方法为：①如均数两侧例数Z差大于2X时不用检验，即可判断为明显偏态。如：15.1,17.2,18.5,14.4,16.3,19.6,18.3,17.8,40.1,18.2,38.9此组数据的均数为21.3（«=9）,小于均数有9个数据，大于
7、均数有2个，均数两侧例数之差为7,而2XVH二6.6。因此，此组数据为偏态，不可用f检验，及其他正态检验。②判断数据是否偏态亦可用公式：R=4xn-D2,其中“D"为均数两侧例数之差，“n"为例数，如R值为负，表示数据肯定为偏态。例如一组数据总数为50例，大于均数35例，小于均数15例。R=4x50-（35-15）2=-200,此组数据亦为偏态。（2）其屮一组数据屮如有不定值时（如>30,<10等
