【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 種，每個(gè)區(qū)組只能安排其中的3種，所有區(qū)組喂每種飼料的小鼠數(shù)也相同，可以看出這里平衡有兩種意義，一是指每區(qū)組都三只小鼠，另一是指整個(gè)試驗(yàn)每種飼料都喂4個(gè)小鼠，因此稱為平衡的不完全區(qū)組實(shí)驗(yàn)（balanced inplete randomized block design, 簡(jiǎn)稱BIB）。 如果12只小鼠的體重是均衡的，可以完全隨機(jī)地分配喂以不同飼料，稱完全隨機(jī)設(shè)計(jì)（pletely randomized design）。這里完全隨機(jī)，是簡(jiǎn)單隨機(jī)，有別于RCB或BIB中的區(qū)組隨機(jī)；后二者中“完全”和“不完全”是針對(duì)所有處理而言的，同一區(qū)組內(nèi)不同對(duì)象接受了所有處理，謂之“完全”，不同區(qū)組是平衡的。 方差齊性（homogeneity of variances），意味著方差是一致的，人們卻不翻譯成“方差均衡”。 方差齊性不滿足（heterogeneity of variances）, 也不翻譯成“方差不均衡”。 對(duì)一個(gè)分布而言，均衡（homogeneity of distribution）是指其變異來(lái)自隨機(jī)誤差，不均衡（heterogeneity of distribution ）是指其變異還來(lái)自系統(tǒng)誤差[6]。 3 研究總體和研究人群 “總體”（population）是個(gè)重要概念。在我國(guó)內(nèi)目前出版的幾十本醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)一類的書，幾乎都認(rèn)為總體是“同質(zhì)觀察單位的全體”。而國(guó)外有關(guān)的幾十本書中，雖然他們?cè)谡f(shuō)明此概念的用語(yǔ)互相有很大差別，卻沒(méi)有見(jiàn)到用過(guò)“同質(zhì)”、“均衡”、“均勻”一類的詞?，F(xiàn)把文獻(xiàn)[7]中的定義翻譯如下：“總體是特定時(shí)間內(nèi)關(guān)心的觀察單位最大的集合。如果用某一變量的數(shù)值作為觀測(cè)總體中個(gè)體的尺度，于是產(chǎn)生變量數(shù)值的總體?！?一個(gè)實(shí)際的總體常常既有同質(zhì)的一面，又有不同質(zhì)的一面，一個(gè)總體一般都可分為不同的次級(jí)總體。從研究總體（ study population）得出統(tǒng)計(jì)結(jié)論，能否或怎樣推廣到以后所關(guān)心的總體（目標(biāo)總體）呢？ICH－E9用很大篇幅回答這一問(wèn)題?，F(xiàn)有譯文[2，3]都沒(méi)把目標(biāo)總體（target population）作為專業(yè)詞組翻出來(lái), 把推廣(generalization) 有時(shí)譯成“推論”，有時(shí)譯成“廣義性”，就失去了統(tǒng)計(jì)推斷的涵義。 在國(guó)外或國(guó)內(nèi)的與臨床試驗(yàn)有關(guān)的期刊中，經(jīng)常會(huì)遇到“研究人群”或“研究群體”，這里人群或群體，在英文中也是population，它常常卻不是統(tǒng)計(jì)學(xué)中的總體，僅僅指參與試驗(yàn)的受試對(duì)象的集合。因此，在ICHE9 引入分析集（set）的概念，以避免population兩種不同涵義引起混亂。 4區(qū)組和分層 文獻(xiàn)[8]介紹了與這兩個(gè)概念有關(guān)的內(nèi)容，概括如下： 區(qū)組(blocking)是將受試對(duì)象作為樣本所進(jìn)行的分組或劃分；分層（stratifying）是將受試對(duì)象所在總體按某（些）特征分割為次級(jí)總體。分組的原則一般是使一區(qū)組內(nèi)處理數(shù)平衡，有時(shí)區(qū)組內(nèi)各處理數(shù)之比是個(gè)常數(shù)。 區(qū)組大小或區(qū)組長(zhǎng)度(size, length)是指一個(gè)區(qū)組包含多少個(gè)接受不同處理的受試單元。 預(yù)后因素（prognostic factor）是臨床試驗(yàn)研究中有實(shí)際意義的協(xié)變量,它可作為分層的依據(jù)。 這里需要強(qiáng)調(diào)的是，在目前流行的統(tǒng)計(jì)學(xué)書籍上，往往受試對(duì)象存在不均衡的情況下才將其劃分成不同的區(qū)組，用以分解出“區(qū)組效應(yīng)”，從而降低隨機(jī)誤差，或者說(shuō)是使隨機(jī)誤差更接近實(shí)際情況。 在文獻(xiàn)[8]中擴(kuò)展了區(qū)組的概念和用法：標(biāo)以不同區(qū)組的受試對(duì)象可以是均衡的，即實(shí)際上并不存在區(qū)組因素，這時(shí)還要分成區(qū)組，是為了平衡處理因素，詳見(jiàn)[8]中的有關(guān)例子。 臨床科研中統(tǒng)計(jì)方法的選擇臨床科學(xué)研究從制定設(shè)計(jì)方案、資料收集、抽樣方法、樣本大小到數(shù)據(jù)的整理與分析等，都離不開統(tǒng)計(jì)學(xué)。正確應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，有助于面對(duì)不確定的數(shù)據(jù)作出科學(xué)推斷，正確揭示疾病分布規(guī)律，掌握疾病特征，闡明致病因素，評(píng)價(jià)防治效果。不同的研究設(shè)計(jì)方法、資料類型、研究目的，適用的統(tǒng)計(jì)方法也各不相同，所以臨床科研人員應(yīng)依據(jù)自身研究的特點(diǎn)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法，才能得出科學(xué)的結(jié)論。常用的基本統(tǒng)計(jì)方法包括： 統(tǒng)計(jì)描述：指用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)、統(tǒng)計(jì)表、統(tǒng)計(jì)圖等方法，對(duì)資料的數(shù)量特征及其分布規(guī)律進(jìn)行測(cè)定和描述； 參數(shù)估計(jì)：用樣本指標(biāo)來(lái)估計(jì)總體指標(biāo)； 組間差異的顯著性檢驗(yàn)：用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法分析、衡量各組研究結(jié)果之間是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異； 變量間的相關(guān)性分析：用于分析兩個(gè)或多個(gè)變量的相關(guān)性。本節(jié)將就常用統(tǒng)計(jì)方法的選擇作一個(gè)簡(jiǎn)要介紹，有關(guān)方法的詳細(xì)內(nèi)容參見(jiàn)相關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)書籍。一、資料類型統(tǒng)計(jì)資料按其性質(zhì)分為計(jì)量資料、計(jì)數(shù)資料及介于其中的等級(jí)資料。不同類型的資料應(yīng)采用不同的統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析。（一）計(jì)量資料（measurement data） 對(duì)每個(gè)觀察單位用定量的方法測(cè)定某項(xiàng)指標(biāo)的具體數(shù)值所得資料稱為計(jì)量資料，又稱定量資料（quantitative data），亦稱數(shù)值變量（anumerical variable）。這類資料一般有度量衡單位。例如每個(gè)觀察對(duì)象的血壓（kPa）、脈搏（次/分）、身高（cm）、體重（kg）及臨床上諸多定量檢測(cè)指標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果，都屬于計(jì)量資料。（二）計(jì)數(shù)資料（enumeration data） 將觀察單位按性質(zhì)或類別分組，然后清點(diǎn)每組的個(gè)數(shù)所得資料稱為計(jì)數(shù)資料，又稱定性資料（ qualitative data ），亦稱分類變量 （categorical variable）。這類資料一般沒(méi)有度量衡單位，所得數(shù)據(jù)是各組觀察單位的個(gè)數(shù)。例如藥物治療的有效人數(shù)與無(wú)效人數(shù)；化驗(yàn)結(jié)果的陽(yáng)性人數(shù)與陰性人數(shù)；某病的患病人數(shù)與未患病人數(shù)；某人群中A、B、AB、O各種血型的人數(shù)及臨床上諸多定性檢測(cè)指標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果，都屬計(jì)數(shù)資料。（三）等級(jí)資料（ranked data） 將觀察單位按某種屬性的不同程度分組計(jì)數(shù)，得到各組觀察單位個(gè)數(shù)，稱為等級(jí)資料。等級(jí)資料具有計(jì)數(shù)資料的性質(zhì)，又兼有半定量的性質(zhì)，因其按等級(jí)大小排序，有人亦稱之為有序分類變量（ordinal categorical variable）。例如療效考核中的治愈、好轉(zhuǎn)、未愈、死亡；癥狀中的重、中、輕、無(wú)；某些檢測(cè)結(jié)果中的—、＋、＋＋、＋＋＋、＋＋＋＋等，都屬等級(jí)資料。二、組間差異的顯著性檢驗(yàn)研究結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析中，不同類型資料差異的表達(dá)方式不同。對(duì)于計(jì)數(shù)資料以率表示，計(jì)量資料以均數(shù)表示，等級(jí)資料以秩和表示。分析比較組間差異時(shí)，需先求出組間差異，再進(jìn)一步進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性檢驗(yàn)。選擇恰當(dāng)?shù)臋z驗(yàn)方法需明確以下四個(gè)問(wèn)題： 資料類型； 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，常用的有成組設(shè)計(jì)，配對(duì)設(shè)計(jì)，配伍組設(shè)計(jì)等； 是兩組比較還是多組比較；采用單側(cè)或雙測(cè)統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性檢驗(yàn)。下面就不同類型資料的組間差異的顯著檢驗(yàn)方法作一個(gè)歸納。（一）計(jì)量資料 正態(tài)或近似正態(tài)分布資料用參數(shù)檢驗(yàn)法，偏態(tài)分布資料或有不定值資料用非參數(shù)檢驗(yàn)法。完全隨機(jī)設(shè)計(jì)兩組比較方差齊時(shí)，用t 檢驗(yàn)；方差不齊時(shí)，用秩和檢驗(yàn)法或近似t 檢驗(yàn)法。完全隨機(jī)設(shè)計(jì)多組比較方差齊時(shí)，用方差分析檢測(cè)在總的資料比較中是否存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，當(dāng)肯定存在顯著性差異時(shí)，需作組間的兩兩比較，用q檢驗(yàn)、最小顯著差法或新復(fù)極差法；方差不齊時(shí)，用近似F檢驗(yàn)或多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)。配對(duì)設(shè)計(jì)資料，用配對(duì)t 檢驗(yàn)法。配伍組設(shè)計(jì)的資料，需用配伍組的方差分析。（二）等級(jí)資料 對(duì)等級(jí)資料的顯著性檢驗(yàn)采用非參數(shù)檢驗(yàn)法。兩組比較：成組設(shè)計(jì)資料用wilcoxon兩樣本比較法，配對(duì)設(shè)計(jì)資料用符號(hào)秩和檢驗(yàn)法。多組比較：成組設(shè)計(jì)用kruskalwallis法（H檢驗(yàn)）、Ridit法；多個(gè)樣本兩兩比較用Nemenyi法；配伍組設(shè)計(jì)用Friedman秩和檢驗(yàn)法。（三）計(jì)數(shù)資料 對(duì)于計(jì)數(shù)資料的差異檢驗(yàn)，也即率的差異顯著性檢驗(yàn)，兩組比較：樣本數(shù)較大，用u檢驗(yàn)法或 檢驗(yàn)法；樣本數(shù)小于40例，或理論值小于1，用矯正 檢驗(yàn)，或精確概率法。多組比較：用行乘列 檢驗(yàn)法。配對(duì)設(shè)計(jì)資料用配對(duì) 檢驗(yàn)法。三、變量間的關(guān)聯(lián)性研究關(guān)聯(lián)性研究在醫(yī)學(xué)科學(xué)研究中占有重要地位。從某種意義上講，醫(yī)學(xué)科學(xué)研究就是要尋找健康、疾病與有關(guān)諸因素之間的關(guān)系和規(guī)律，而運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)的方法，不僅能幫助確定事物間的關(guān)系，還可以定量表述事物間關(guān)系的方向大小強(qiáng)弱。（一）計(jì)量資料 研究?jī)蛇B續(xù)變量間的數(shù)量關(guān)系常用簡(jiǎn)單相關(guān)與回歸分析，一般通過(guò)相關(guān)分析計(jì)算出反映兩變量相關(guān)密切強(qiáng)度大小的指標(biāo)—相關(guān)系數(shù)（r），并對(duì)其作顯著性檢驗(yàn)，當(dāng)肯定了其統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性差異存在之后，則作直線回歸分析，求出回歸方程，回歸方程可用于描述兩變量間的依存關(guān)系，進(jìn)行預(yù)測(cè)和統(tǒng)計(jì)控制。至于多變量間的相關(guān)性分析，則應(yīng)作復(fù)相關(guān)及多元回歸分析。（二）等級(jí)資料 對(duì)于等級(jí)資料，或不服從雙變量正態(tài)分布資料，一般用等級(jí)相關(guān)來(lái)分析變量間的相關(guān)關(guān)系，等級(jí)相關(guān)分析屬于非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，它是先把兩變量的原始數(shù)據(jù)分別編秩，再利用兩變量之間秩次的差異分析二者之間的線性相關(guān)關(guān)系，常用的有spearman等級(jí)相關(guān)法和kendall等級(jí)相關(guān)法，分別計(jì)算rs及rk等級(jí)相關(guān)系數(shù)反映變量間的相關(guān)關(guān)系。（三）計(jì)數(shù)資料 在臨床醫(yī)學(xué)研究中，常常在病因?qū)W的探討上采用計(jì)數(shù)資料相關(guān)性分析，這類資料分析一般先用 檢驗(yàn)判定疾病與暴露因素是否有關(guān)聯(lián)，再通過(guò)計(jì)算比值比（OR）、相對(duì)危險(xiǎn)度（RR）、歸因危險(xiǎn)度（AR）等指標(biāo)，以評(píng)價(jià)暴露與疾病的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)在藥學(xué)研究數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用[摘　要] 　目的　介紹一個(gè)藥學(xué)研究中數(shù)據(jù)處理的實(shí)用軟件。方法　舉例論述DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)在藥學(xué)研究中的實(shí)際應(yīng)用。結(jié)果　方法簡(jiǎn)便、實(shí)用、迅速、準(zhǔn)確,能顯著提高工作效率。結(jié)論　DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)是一個(gè)優(yōu)秀軟件,應(yīng)推廣應(yīng)用。[關(guān)鍵詞] 　DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。藥學(xué)研究。數(shù)據(jù)處理[中圖分類號(hào)] 　R911　　　[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] 　B　　　[文章編號(hào)] 　100420781 (2006) 0420363203　　在藥學(xué)研究過(guò)程中有大量的數(shù)據(jù)資料需進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析處理,已有一些專門的統(tǒng)計(jì)軟件,如SPSS、SAS、Excel等[ 1～3 ] ,它們?cè)跀?shù)據(jù)處理中均發(fā)揮了一定的作用,但有些軟件非漢化,使用不便。DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的應(yīng)用,使用者可在中文平臺(tái)上十分方便地處理藥學(xué)研究中的數(shù)據(jù),現(xiàn)介紹如下。1　DPS功能簡(jiǎn)介　DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)是浙江大學(xué)研制多功能數(shù)理統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)模型處理軟件系統(tǒng)。它將數(shù)值計(jì)算、統(tǒng)計(jì)分析、模型模擬以及畫線制表等功能融為一體。DPS系統(tǒng)兼有Excel電子表格軟件和若干專業(yè)統(tǒng)計(jì)分析軟件的功能。與Excel電子表格軟件比較,DPS平臺(tái)具有更加強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)學(xué)模型模擬分析功能。與國(guó)外同類專業(yè)統(tǒng)計(jì)分析軟件系統(tǒng)(如SAS、STAT、STATISTICA等)相比,DPS系統(tǒng)具有操作簡(jiǎn)便,在統(tǒng)計(jì)分析和模型模擬方面功能齊全,易于掌握,其工作界面友好。2　在藥學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用　2. 1　數(shù)據(jù)基本參數(shù)計(jì)算　試驗(yàn)資料經(jīng)整理之后,可以計(jì)算出一系列的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)以說(shuō)明資料的特征和對(duì)資料進(jìn)行進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)分析。最常用的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)是和( sum) 、均值(mean) 、方差( variance) 、標(biāo)準(zhǔn)差( standard deviation) 、斜差( skewness)和峰度( kurtosis)等。例1,從某藥廠生產(chǎn)的六味地黃膠囊中隨機(jī)抽取10粒,測(cè)得膠囊裝量為0. 315 1, 0. 320 4, 0. 324 2, 0. 319 0, 0. 332 0,0. 326 1, 0. 324 7, 0. 334 3, 0. 328 9, 0. 311 6 g,試計(jì)算該組數(shù)據(jù)的均數(shù)、幾何均數(shù)、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、樣本方差。操作步驟: ①在DPS工作表中按行輸入數(shù)據(jù),再選中數(shù)據(jù)區(qū)域(單擊并拖動(dòng)) ,將資料定義成數(shù)據(jù)塊。 ②單擊菜單欄中“數(shù)據(jù)分析”→“基本參數(shù)估計(jì)”,就可立即得到這些基本參數(shù)。見(jiàn)圖1。圖1下部的計(jì)算結(jié)果, 得到偏度系數(shù)skew 等于 0. 196 16, uskew = 0. 285 51,顯著水平P = 0. 775 26。因P 0. 05,說(shuō)明資料所屬總體分布的偏度系數(shù)γ1為0。又峰度系數(shù)kurt等于 0. 67727, ukurt = 0. 507 60,顯著水平P = 0. 611 73。因P 0. 05,說(shuō)明資料所屬總體分布的峰度系數(shù)γ2為0,即屬于正態(tài)峰度。因此,這10粒膠囊的裝量數(shù)據(jù)屬于正態(tài)分布。圖1　基本參數(shù)估計(jì)界面與結(jié)果　2. 2　兩樣本均值差異t檢驗(yàn)　在DPS中,系統(tǒng)將同時(shí)給出如兩分布方差相等時(shí)均值差異顯著性、兩分布方差不等時(shí)均值差異顯著性、兩分布各個(gè)樣本數(shù)據(jù)配對(duì)時(shí)(兩組數(shù)據(jù)的樣本數(shù)配對(duì)、相等)其差值差異顯著性以及當(dāng)兩分布方差差異顯著時(shí)的均值檢驗(yàn)結(jié)果。例2,某藥廠從丹參中提取丹參酮浸膏,為試驗(yàn)新工藝是否能提高出膏量,現(xiàn)采用新舊兩種工藝,各試驗(yàn)10次,提取的干浸膏總量分別為,舊工藝: 78. 1, 72. 4, 76. 2, 74. 3, 77. 4, 78. 4,76. 0, 75. 5, 76. 7, 77. 3 g,新工藝: 79. 1, 81. 0, 77. 3, 79. 1, 80. 0,79. 1, 79. 1, 77. 3, 80. 2, 82. 1 g,新工藝是否提高出膏量? 操作步驟: ①在DPS工作表中將兩個(gè)處理的樣本觀察值分兩行填入,然后定義成數(shù)據(jù)塊。 ②按例1操作判斷數(shù)據(jù)是否屬于正態(tài)分布。 ③單擊菜單欄中“試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)”→“次數(shù)分布及平均數(shù)比較”→“Student t測(cè)驗(yàn)”,就可立即得到分析結(jié)果。結(jié)果見(jiàn)圖2。從圖2可以看出,兩個(gè)處理的均值分別為76. 23和79. 43,標(biāo)準(zhǔn)差分別為1. 823 3和1. 491 5。兩分布方差齊性檢驗(yàn)F = 1. 495 4,P = 0. 559 0,說(shuō)明兩總體方差齊性,這時(shí),其均值差異顯著性測(cè)驗(yàn)t = 4. 295 7,顯著性水平P = 0. 000 4,差異有極顯著性。以文獻(xiàn)[ 4 ]的數(shù)據(jù)為例,按上述方法處理,結(jié)果與文獻(xiàn)相同。2. 3　方差分析　方差分析是以各數(shù)據(jù)來(lái)自正態(tài)、等方差這一條件為前提,當(dāng)正態(tài)、等方差的條件不滿足時(shí),應(yīng)將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換以滿足正態(tài)、等方差條件后再作方差分析。DPS系統(tǒng)提供了4種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的常用手段,分別是平方根轉(zhuǎn)換,反正弦平方根轉(zhuǎn)換、倒數(shù)轉(zhuǎn)換。圖2　基本參數(shù)t檢驗(yàn)界面與結(jié)果　例3,用3種不同的方法測(cè)定藥物中某種成分的含量。第1法: 9. 29 % , 9. 44 % , 9. 33 % , 9. 56 %。第2法: 10. 16 % , 10. 08% , 10. 03 % , 10. 11 %。第3法: 10. 60 % , 10. 43 % , 10. 65 % ,10. 48 %。試判斷3種測(cè)量方法測(cè)定結(jié)果有無(wú)顯著性差異。操作步驟: ①在DPS工作表中將3個(gè)處理的樣本觀察值分3行填入,然后定義成數(shù)據(jù)塊。 ②按例1操作判斷數(shù)據(jù)是否屬于正態(tài)分布。 ③單擊菜單欄中“試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)”→“方差齊性測(cè)驗(yàn)”,就可立即得到分析結(jié)果。見(jiàn)圖3。 ④單擊菜單欄中“試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)”→“完全隨機(jī)設(shè)計(jì)”→“單因素試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析”,按回車鍵執(zhí)行該選項(xiàng)功能。這時(shí)系統(tǒng)將會(huì)提示用戶選擇數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方式,如此時(shí)直接回車表示不轉(zhuǎn)換。選擇數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方式后回車,系統(tǒng)將立即給出分析結(jié)果,包括: ①方差分析表,列出處理間和處理內(nèi)的平方和、均方以及F值,誤差項(xiàng)在處理平方和內(nèi)部是合并的。 ②各個(gè)處理間的SSR檢驗(yàn)。見(jiàn)圖4。由圖3中P 0. 05,表明方差齊性。在分析結(jié)果中,如果P 0. 05,則表明各個(gè)處理的方差具有顯著的異質(zhì)性。這時(shí)不宜采用方差分析方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),而可考慮對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)霓D(zhuǎn)換,然后再作方差