科學精神的培養(yǎng)二科研的基本訓練(編輯修改稿)
2024-11-16 14:11 本頁面
【文章內容簡介】 組別 匯總表 （下為論文中的 “ 三線表 ” ） No\指標 組數 個數 Age Height Weight BMI BP …… 組 1 X均值 S標準差 X2卡方值 P值 df自由度 …… 組 2 X均值 S標準差 X2卡方值 P值 df自由度 …… Age Height Weight BMI BP TGFβmRNA TGFβ蛋白 … X均值 177。 S X2 P df 分析結果得出結論（ 1） 如何面對結果？ ? 與預計相符的結果 ? 禁止舍棄部分數據使之與設想相符 ? 直觀結果與統(tǒng)計結果 ? 一旦結果 與預計不符 ， 我們如何尋找原因 ？ 是操作失誤還是 ？ 統(tǒng)計學與結果 ? 從設計一開始就選擇正確的統(tǒng)計方法：如變量的選擇 重點和首先要看的 ——變量是否為正態(tài)分布 ? 透過表面看統(tǒng)計：是否真有“差異”，即差異是否有統(tǒng)計學意義上的顯著性 ? 人：多因素分析 ? 動物和細胞模型：單因素分析 分析結果得出結論（ 2） 數據核實與誤差分析 ? 資料核實：是否匹配、分層，分組是否合理 ? 數據核實與誤差分析：區(qū)分偶然誤差和系統(tǒng)誤差 ? 方法評估 ? 善于找出新發(fā)現或與文獻矛盾之處 ? 不懷疑并充分重視新發(fā)現 補漏： ? 增加對照組數目和例數 ? 例數不夠統(tǒng)計學要求 ? 重復出現系統(tǒng)誤差的實驗 ? 補充對照 ? 反復核實反對前人論點的主要證據 ? 設計新的反證 ? 擴充和深化課題 陰性結果表明了什么 ? ? 真陰性 (true negative)，即實驗藥物沒有療效； ? 假陰性 (type II error 或 beta)，即實驗藥物有療效，但檢測不出來，或者說 Power不夠大。 Power與樣本數大小有關 , 樣本數增加 ,則 Power增加； ? 如何知道樣本數是否足夠 ? 可計算 Power。 ? 只有假陰性的情況，通過增加樣本數，才會造成療效結果的差異呈現統(tǒng)計學顯著性，即呈現本來就存在的陽性結果。 ? 對于真陰性 , 無論樣本多大，差異都不會轉變。 ? 設計良好的臨床實驗，實驗開始前，就應計算好具體的樣本數，以滿足于足夠的 Power(至少達到 80%)。 陽性結果又表明了什么 ? ? 真陽性，即實驗藥物確實有療效； ? 假陽性 (type I error或 alpha)。雖然允許假陽性的發(fā)生機率一般預先設定為小于 ，但是，當用于表達療效的指標為多項 (multiple outes)或試驗組為多組 (multiple parison groups)時，假如仍按原來設定作為判斷每一個統(tǒng)計比較是否則有意義時，會出現總假陽性機率增加并超過 ，或更高。 ? 解決方法之一為縮小域值 (如 Bonferroni correction) ? 臨床試驗報告中把增加的假陽性結果與其它作為陽性結果一起報道的例子不少見，即使刊登在著名醫(yī)學學術期刊上的不少論文，作者似乎未曾考慮過或文中沒有任何關于控制假陽性的描述。 結果無法重現怎么辦？ ? 發(fā)表論文時，詳寫操作，試劑，目的是為保證別人重現結果。因此，自己的實驗在同一條件下進行。 ? 我們在實驗過程中，確實也發(fā)現某些實驗數據較難重復。原因： 1. 試劑純度不符合要求或使用了不同批次、廠商的試劑； 2. 實驗對象有變：動物品系不純、細胞來源不明 … 3. 反應的操作存在誤差：突出表現在稱量 、加樣等環(huán)節(jié)； 4. 為了保證實驗數據的可重復性，我們必須遵循或者建立一套標準的反應流程 (Mannuals of Operation Protocols Standard, MOPS)或 SOP(Standard Operation Protocol) 研究生通病：改 MOP ? 為什么技術員老師次次都能做出來的實驗我不能？ ? 按照一套標準的實驗方法進行操作，對于新手更為重要 ? 事實上，很多文獻的處理方法是不完善的，也在不斷變化的。所以才會有專門的叢書來總結。 ? 有些文獻的結果是很難重復的 ? 有些操作是完全沒有必要的 ? 有些是錯誤的 ? 也有可能作者故意有所保留。 ? 提高我們的實驗室素養(yǎng)，其中之一就在于判斷文獻的正確與否，而不是盲從。 研究生是怎樣煉成的 ? 首先，天天泡在實驗室，先當下手，套近乎， ? 想一想，為什么要這樣操作，不懂就問 ? 其次，不
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