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1、第8卷第2期中国实验方剂学杂志Vol.8,No.22002年4月ChineseJournalofExperimentalTraditionalMedicalFormulaeApr.,2002常见药理学数据处理错误的分析袁秉祥(西安交通大学医学院药理学教研室,西安710061)中图分类号:R965文献标识码:A文章编号:1005-9903(2002)01-0059-03药理学研究数据统计是建立在设计合理,客观观察,资药后的实验数据可比性减小,统计学意义下降。如果实验确料完整,记录准确的基础上,是分析样本,推论总体,透过偶实难以均衡
2、分组,不应以原始数据进行统计处理,而应求出然,找出规律的过程。统计分析的主要任务是进行显著性检给药前后变化差值,或最好求出给药前后变化率以后,再进验,而显著性检验是分析无效假设的概率(P),因此,经统计[4]行统计处理,这样可有效地消除不均衡分组因素,但在表[1]所得出的结论是概率性的,不是绝对的肯定和否定。熟悉格中必需给出给药前的数据,以表明数据的均衡性。统计学的基本概念,正确分析数据性质,就能恰当地选择统变化率=(给药后数据-给药前数据)给药前计方法,进行正确分析,得出正确结论。统计软件也无法帮3非参数不能用参数统计方法对计
3、量资料的参数数据经助你进行数据性质的分析和选择正确的统计方法。很多数常用t检验或多因素方差分析(F检验),但也经常出现把非据处理错误是由实验设计不当引起的,而实验设计不当又是参数计量资料的数据用参数统计方法进行处理。时反应数因为缺乏数据处理技能造成的,因此正确掌握数据处理方法据经常出现正向偏态分布;微量元素(如血铅、血锌)等数据可帮助进行合理的实验设计。现就药理学论文常见数据处经常出现负向偏态分布。当数据呈偏态分布时,不能用参数理失误进行了分类,并对各类失误提出如下建议。统计方法(t检验或F检验),而应该用非参数统计方法(参比1
4、统计结论的描述性错误非常普遍差值法或秩和检验)或进行数据转换(倒数或对数)后用参数1.1P<0.05或P<0.01的统计结论描述当显著性检验统计方法。建议在出现时反应数据和微量元素数据时,应在所得出的概率是P<0.05或P<0.01时,结论不应是差别显文章中注明常态分布判断和数据转化过程。著或非常显著,而应是差别有显著意义或有非常显著意义。4配对关系在进行配对t检验和有配对关系的两率对比然后根据专业知识判断差别是否显著或非常显著。例如:某时,要特别注意其适用范围。配对检验只适应于同体对比降压药使原发性高血压患者的平均血压降低0.
5、507±(同一观察对象的两种观察方法)和前后对比(用药前后和两0.293kPa(3.8±2.2mmHg,P<0.01)时,只能说使血压降低疗程对比),并有充分理由说明其可比性。配对对比(一一配有非常显著的意义,根据临床专业知识,不能说降压作用非对)由于其必须有严格的配对关系,所以,不易轻易使用。有常显著,可见统计结论不能替代专业结论。配对关系的两均数对比用配对t检验;有配对关系的两率的1.2P>0.05的统计结论描述结论应是差异无显著性意22对比用关联χ法和优势χ法处理。时序性资料存在给药义,不应得出无差别或相等的结论,实际上是
6、得到一个没有前后多组数据,需要一一计算出其差值或变化率[4],由于不结论的结论。因为P>0.05只说明无效假设的可能性较大,属于配对资料,不能用配对t检验,应将其差值或变化率进不能说明两组数据等效。为了判断数据间是否无差异或相行非配对t检验。等,应该进行生物等效性分析,不能说明两组数据等效。生5应判断计量资料方差是否整齐和计数资料中样本是否足物等效性分析可用等效界值判断,规定采用双向单侧t值够大在进行两均数对比时,要事先判断其方差是否整齐。法,判断标准可定为0.90～1.10(药效学)或0.80～1.20(药动如果方差不整齐,不
7、能简单直接用t检验,可用非参数统计学)范围内。由于AUC和Cmax呈偏态分布,应进行对数转方法或校正其自由度后用t检验(t'检验)。在进行两率对[2,3]换,生物利用度的等效性分析的判断标准为0.8～1.25。比时要事先判断资料中样本数是否足够大,或是否含有“0”、我国新药研究已经要求在临床药效学和药动学研究方面进“1”或“2”,如50例病人,48例有效,2例无效。此时,则不能行生物等效性分析。2用χ法进行检验,而应该用较繁琐的Fisher氏直接机率法,2随机分组不均衡在对实验动物进行随机分组时,应按[1]或用简化机率法进行检验
8、。动物的体重、性别、状态等影响观察指标的因素进行均衡随26有顺序关系的计数资料过去经常出现用χ(2×2)法处机分组。如果分组时未注意对照组和实验组的均衡关系,那理的错误,现在此类错误已经少见。某些临床药效学研究经么,观察指标在给药前,对照组与给药组就会出现差异,
