实验数据处理方法

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1、第六章实验结果的统计学处理与基本方法一、实验设计上的统计学要求一项实验在开始之前，除了进行科学合理、详尽缜密的实验设计之外，为了保证实验结果的准确性和可靠性，在数据收集、取舍、描述和统计分析的过程中还应当选择恰当的统计学方法。此外，在实验过程中，还必须对产生误差的因素或可能的意外进行评估，尽可能地减少额外因素的干扰。（一）实验设计的基本统计学原则在实验设计上，存在公认的三大统计学原则：重复、对照和随机。1．重复实验结果是应该可以被稳定重复的。一个科学可信的实验结果，只要能达到完全一致的实验条件，任何时候任何实验人员都能够得到相同或相近的结果。为了提高实验的可重复性，首先要有足够数量

2、的受试对象，得到足够数量的重复实验结果，以排除偶然因素的影响。一般来说，重复性越高，实验的可信性越好。为了达到重复原则的要求，统计学上对实验所需实验动物的重复例数有特殊的方法来估计。一般情况下，计算重复例数的方法根据指标的不同主要可分为两大类：（1）以均数为指标：利用两组均数之差（d）以及标准差（S），用下面公式计算出有80%可信度的P<0.05水平所需要的每组例数：2n（80%，0.05）=15.6×（S/d）+1.6例如，已知某经典咳嗽动物模型，引咳后，实验动物每分钟咳嗽次数的均数及标准差为20±5，而实验评价的镇咳药，以每分钟咳嗽次数下降10次（即下降到10次以下）为有价值，

3、根据公式计算应取的重复例数为：2n（80%，0.05）=15.6×（10/5）+1.6=64即每组需要64例，才能有80%的把握认为两组之间的差异达到P<0.05的水平。（2）以百分率为指标：主要通过两组有效率的结果来计算，比如已知A药的有效率为P1，B药的有效率为P2，用下面公式计算出有80%可信度的P<0.05水平所需要的每组例数：22n（80%，0.05）=5.25×[1-（P1+P2-1）/（P1-P2）]例如，已知A药的杀菌有效率为80%，B药的有效率为60%（P1=0.8，P2=0.6），则：22n（80%，0.05）=5.25×[1-（0.8+0.6-1）/（0.8-

4、0.6）]=110.25即每组需要111例，共222例，才能有80%的把握认为两组之间的差异达到P<0.05的水平。除了以上的计算方法外，在动物实验当中还有一些基本的重复例数参考，如小动物（大鼠，109小鼠，蛙等等）每组10~40例；中等动物（兔，豚鼠等等）每组8~30例；大动物（猫，犬等等）每组5~10例。2．对照如果没有对照我们就无法获知事物本身的特点，所以在实验中对照是必须的。一般对照应遵循“齐同可比”的原则，即除了被研究的对象以外，其他的实验条件应尽量相同。如：实验动物的性别、体重、饲养条件、环境温度、给药途径等，使组与组之间具有可比性。另外在实验当中，不同组的受试动物例数

5、也应尽量相同，这样统计效率最高，也最经济。机能学实验当中最常见的对照类型主要有以下三种：（1）阴性对照：指用正常或未做干预处理的受试动物或人做对照。阴性对照也可分为三个常见的类型。一种为空白对照，常用于体外实验，即用不给处理的正常动物标本作对照；一种为假处理对照，常用于整体动物实验，即除了不用被研究的药物外，对照组的动物要和实验用药的动物进行相同的处理，比如手术等；再一种为安慰剂对照，常见于临床试验，主要是为了消除病人心理效应对药效的影响，一般采用外形口感等均与受试药物相同，而不含活性药物的制剂作为对照。（2）阳性对照：指用标准品或者公认的经典药物作对照，以此来评价药物的作用强度。

6、（3）双盲对照：主要见于临床试验，指病人和做研究的医师均不了解用药的分组情况，以避免双方的主观因素，有利于客观地评价药效。在我们的机能学实验中则可采用单盲的方法，即实验者不了解动物的分组情况，只有实验的组织管理人员知道分组，这样可以排除实验者对实验分组的先期了解造成对结果判断的主观影响。3．随机随机就是每个受试对象被分入实验组和对照组的机会是相同的。随机可以减少许多非相关因素所造成的偏差。随机不是随便，如小鼠分组时随便抓取，很有可能先抓取的小鼠是较为不灵活的，如果把先抓取的小鼠分为一组，后抓取的分为一组，这就造成了两组之间体质的差异，引起最终实验结果的偏差。所以应当采用科学的随机分

7、组方法，而不是随便分组。随机分组的方法有很多，现主要介绍以下两种：（1）单纯随机：又称“完全随机”，是最简单易行的一种随机方法。实验者通过计算器或随机数表产生随机数字，按照单数为A组，双数为B组等分组方法，使各种额外因素随机分散到各组当中。这种方法最为随机，但也存在缺点，就是在样本量不是很大的情况下不能保证各种影响因素的构成比例在每组中基本相同。如A组的雄性动物比例可能明显比B组高等。（2）均衡随机：又称“分层随机”，是将可能影响实验结果的重要因素先分层，然后在各层中