多样本t检验和正交比较在药物研究中应用

多样本t检验和正交比较在药物研究中应用摘要:在药物治疗疾病的过程中,多数方案都是多种药物联合使用,所以必须对药物的相互作用进行了解,才能保证用药的准确。而分析判断药物的应用效果就需要对试验的数据进行分析,多样本t检验和正交比较的方式都可与实现此目标,本文就此进行了分析。中图分类号:R91文献标识码B文章编号:1005-0515(2013)3-066-02引言:在医学研究中,药物的相互作用是十分重要的课题,在学术界很多学者都提出处理相关分析方法,并对其近了深入的研究。其中常用的方式有:等效线法、平均数法、等效半量法、等等。这些方法在应用中多数没有考虑到试验的误差所带来的影响,而技术对同一药物、同等剂量的不同试验中,所体现的出来的结果也是不同的。所以如果在一次试验中,应进行假设检验才能获得较为可靠的实验结论。所以在试验中可以利用t检验和正交对比的方式进行辅助分析,从而帮助药物相互作用的定量研究的试验结果相对准确。1.试验方法试验资料:肺间质纤维化是多种疾病所引发的,其特点是纤维细胞增生并代替肺组织,本文利用某试验对博来霉素导致肺纤维化的试验数据进行t检验和正交比较分析。将HYP作为分析标准。具体数据表格如下:2.评价方法按照资料中的定量指标,利用t检验的方法对比BLM组和正常组之间的HYP的含量差异,其t=-178.298,P80即增强,反之则拮抗,即EA+B结果大于或者等于、小于是判断要求之间作用的依据。假设H0代表二者相等,则该实验中HYP含量降低则表示干预有效,则:3.正交比较的方式按照经典理论,对于多组均数的多重比较就是一种对均数的线性组合,利用建立的矩阵进行分析,分析其结果是否为零,其中包含了研究者定义的常数,此时两个线性组合可以实现一种正交模型,即实现了正交比较。多组K样本而言,分析过程中会出现总离均差平方和SSr,线性组合L形成的多个正交组合可以两两正交对比,所以SSr可以分解为m+1个SS,包括美国正交对比的部分,公式如下:4.多样本t检验按照上述分析,将样本定义为四组并进行比较,假定的正态总体方差是一个相等的值,而利用合并方差的计算方式就可获得相关数据,同时还假设实验数据是相互独立的,则也可完成对样本关系的统计。结合成组设计样本资料,比较t检验基本的原理,则可以实现对H0的统计。5.分析结果在正交比较中,试验是已知A和B两种药物都是有效的情况下进行的,同时也分析了A、B两种药物的相互作用。进行相关H0假设检验,按照正交比较的基本原理,此时仅进行了一次试验,所以制定的对比组A+B、A、B的系数需要指定,所以A+B为1、A为-1、B为-1,这样就会出现表2的结果。多样本t检验的过程中过程中仍然基于的是前面的表2的结果,并进行验算统计。经过计算表中数据的自由度为8+8+8+8-4=28,按照t界值表取值p在0.01-0.02之间,所以按照0.05的检验水准,即可拒绝H0;同理分析,也可认为在研究中,EA+B-(EA+EB)>0,所以得出的结论是A药物和B药物合作是增强效果。多样本t检验结果存在的差异很微小,是因为取值的精确度造成,所以资料分析使用多样本t检验和正交比较的结果是等价的。虽然仅仅对两种药物进行了分析,但是也可证明两种分析方式在实际中都是同等有效的。参考文献:[1]靳庭良,张宝青•回归分析中t检验与F检验关系的进一步探讨[J].统计与决策.2009(21)[2]顾晓鸣,陆群,沈伟.小样本配对t检验的3种计算[J].中国医院统计.2007(02)[3]胡良平,胡纯严•如何正确运用t检验一一怎样在药物应用与监测研究中正确运用统计学(一)[J].中国药物应用与监测.2008(01)

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