醫(yī)學(xué)中的實驗設(shè)計與數(shù)據(jù)處理論文(已修改)
2025-06-06 14:49 本頁面
【正文】 醫(yī)學(xué)中的實驗設(shè)計與數(shù)據(jù)處理 摘 要 ： 實驗是一切自然學(xué)科的基礎(chǔ)。實驗設(shè)計與數(shù)據(jù)處理在醫(yī)學(xué)中更是發(fā)揮著不可估量的作用。正交實驗設(shè)計中，對實驗進行改進，采用極差分析和方差分析法，研究不同改性條件對大豆蛋白乳化性的影響，并找出主要影響因素。 通過科學(xué)合理的實驗設(shè)計過程加上嚴謹規(guī)范的數(shù)據(jù)處理方法，可以使醫(yī)學(xué)中更多的生理機制被探索發(fā)現(xiàn)，使更多的藥物療法被發(fā)明應(yīng)用，從而更好地拯救患者，造福人類。 關(guān)鍵詞 ： 醫(yī)學(xué)實驗，實驗設(shè)計，數(shù)據(jù)處理 一，引言 實驗是自然學(xué)科的基礎(chǔ)，任何自然科學(xué)都離不開實驗?？茖W(xué)界中大多數(shù)的公式定 理都是由實驗反復(fù)驗證而推導(dǎo)出來的，只有經(jīng)得起實驗驗證的定理定律才具有普遍實用性。而科學(xué)的實驗設(shè)計是利用已有的專業(yè)學(xué)科知識，以大量的實踐經(jīng)驗為基礎(chǔ)而得出的既能減少實驗次數(shù)，又能縮短試驗周期，從而迅速找到優(yōu)化方案的一種科學(xué)計算方法。這就必然涉及到實驗的數(shù)據(jù)處理，也只有對實驗得出的數(shù)據(jù)作出科學(xué)合理的處理，才能使實驗結(jié)果更具說服力。實驗設(shè)計方法最早應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、生物學(xué)、遺傳學(xué)方面。早在 20 世紀中期，就有一些歐美國家將實驗設(shè)計應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)，以達到減少成本而獲取最大利益的目的。隨著時間的推移，實驗設(shè)計越來越受到人們的重 視，也開始在各個領(lǐng)域開始廣泛的應(yīng)用。 醫(yī)學(xué)是一門將科學(xué)和生活緊密結(jié)合的學(xué)科，因此醫(yī)學(xué)中的實驗設(shè)計顯得尤為的重要。科學(xué)的實驗設(shè)計不僅能起到節(jié)約時間，節(jié)約成本的作用，還能使分析更具普遍適用性，或減少藥物風(fēng)險，或增強藥物療效，更加福澤患者。 二， . 試驗設(shè)計與數(shù)據(jù)分析 （一） 完全隨機試驗設(shè)計與單因素方差分析 完全隨機試驗設(shè)計比較簡單，處理數(shù)與重復(fù)數(shù)都不受限制，適用于試驗條件 ,、 環(huán)境 、 試驗動物差異較小的試驗 【 1】 ， 完全隨機試驗設(shè)計只設(shè)置 1 個試驗因素，可采取單因素方差分析，如果有協(xié)變量影響，則考慮單因素協(xié)方差分析 。 方差分析的前提條件是樣本獨立性 、 正態(tài)性和方差齊性 【 23】 ， 若不滿足這 3個條件，則需進行平方根轉(zhuǎn)換 對數(shù)轉(zhuǎn)換和反正弦轉(zhuǎn)換 ( 在 Excel 中通過插入函數(shù)或利用 Spss 的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換命令進行轉(zhuǎn)換 ) ，或者選擇非參數(shù)檢驗 ( 如秩和檢驗 、 符號檢驗等 ) 。 以上條件中，對獨立性要求最嚴格，但一般都可滿足，根據(jù)試驗設(shè)計的隨機化基本原則在試驗設(shè)計和試驗過程中已被充分考慮 。 相互獨立的隨機樣本才能保證變異的可加性 ( 可分解性 ) 。 單因素方差分析必須考慮正態(tài)性和方差齊性，但無重復(fù)數(shù)據(jù)的方差分析，如正交設(shè)計則不考慮這 2 個問題， 正態(tài)性和方差齊性是以單元格為基本單位的，每個單元格若只有 1個數(shù)據(jù)，則無法分析 。 對于有重復(fù)數(shù)據(jù)的多因素方差分析，真正分到每個格子中的樣本例數(shù)一般都只有 35 例，很難檢驗出差別，或者極端情況，因為極個別格子方差不齊而導(dǎo)致檢驗不能通過，這種情況實際上對分析結(jié)果影響并不太嚴重，只要數(shù)據(jù)分布不是明顯偏態(tài)，不存在極端值即可 【 4】 ， 正態(tài)性檢驗的方法有多種，如圖示法 ( 概率圖或分位數(shù)圖 ) ，或計算法 ( 如矩法 、 W檢驗法 、 D檢驗法 ) 等，本文主要采用 Spss 中依據(jù)矩法原理的單樣本 KS法進行正態(tài)性檢驗 。 方差齊性是指相 互比較的各樣本的總體方差相等 。 1，例 1. 為了比較 5種不同配合飼料對豬的飼喂效果，選取了品種、性別、體重基本相同的仔豬 25 頭，隨機分成 5組，投喂不同飼料，經(jīng) 30d試驗后，各組的增重結(jié)果列于表 1【 5】 ， ( 1) Spss 操作 ( 部分數(shù)據(jù)文件見圖 1) 正態(tài)性檢驗 ,Analyze— → Nonparametric Test→ 1Sample KS,凈 增 重 → Test Variable List, Test Distribution 中選擇 Normal → Ok。 5組飼料的 P值分別為 、 、 、 、 ，均服從正態(tài)分布。 單因素方差分析 。 本題只有 1 個試驗因素，無協(xié)變量影響，屬于簡單的單因素方差分析，選擇 Spss 中針對單因素單向方差分析的 Oneway ANOVA 命令進行快速分析 。 Analyze→ Compare Means→ Oneway ANOVA， 組別 → Factor，凈增重 → Dependent List， Post Hoc→ Post Hoc Multiple Comparisons( 多重比較 ) → Duncan→ Continue→ Options→ Descriptive， HomogeneityofVariance(方差齊性檢驗 ) → Continue→ Ok。 輸出結(jié)果有描述性統(tǒng)計量 、 方差齊性檢
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