分析三組葯物療效的假設檢驗方法

❶ 總結！14個常用的統計假設檢驗的方法

本文分享利用SPSSAU進行14個常用的統計假設檢驗的方法，分為以下五個部分：

一、正態性檢驗

正態性特質是很多分析方法的基礎前提，如果不滿足正態性特質，則應該選擇其它的分析方法，因此在做某些分析時，需要先進行正態性檢驗。如果樣本量大於50，則應該使用Kolmogorov-Smirnov檢驗結果，反之則使用Shapro-Wilk檢驗的結果。

常見的分析方法正態性特質要求歸納如下表（包括分析方法，以及需要滿足正態性的分析項，如果不滿足時應該使用的分析方法）。

如果p 值大於0.05，則說明具有正態性特質，反之則說明數據沒有正態性特質。

如果是問卷研究，數據很難滿足正態性特質，而實際研究中卻也很少使用不滿足正態性分析時的分析方法。

SPSSAU認為有以下三點原因：

① 參數檢驗的檢驗效能高於非參數檢驗，比如方差分析為參數檢驗，所以很多時候即使數據不滿足正態性要求也使用方差分析

② 如果使用非參數檢驗，呈現出差異性，則需要對比具體對比差異性（但是非參數檢驗的差異性不能直接用平均值描述，這與實際分析需求相悖，因此有時即使數據不正態，也不使用非參數檢驗，或者Spearman相關系數等）

③ 理想狀態下數據會呈現出正態性特質，但這僅會出現在理想狀態，現實中的數據很難出現正態性特質（尤其是比如問卷數據）【可直接使用「直方圖」直觀展示數據正態性情況】。

二、方差齊檢驗

如果要進行方差分析，需要滿足方差齊性的前提條件，需要進行方差齊檢驗，其用於分析不同定類數據組別對定量數據時的波動情況是否一致。例如研究人員想知道三組學生的智商 波動情況是否一致（通常情況希望波動一致，即方差齊）。

判斷p 值是否呈現出顯著性(p <0.05),如果呈現出顯著性,則說明不同組別數據波動不一致，即說明方差不齊；反之p 值沒有呈現出顯著性（p >0.05）則說明方差齊。

提示： 方差不齊時可使用『非參數檢驗』，或者還可使用welch 方差，或者Brown-Forsythe方差。

三、相關性檢驗

（1）相關分析

相關分析是一種簡單易行的測量定量數據之間的關系情況的分析方法。可以分析包括變數間的關系情況以及關系強弱程度等。相關系數常見有三類，分別是：

1.Pearson相關系數

2.Spearman等級相關系數

3.Kendall相關系數

三種相關系數最常使用的是Pearson相關系數；當數據不滿足正態性時，則使用Spearman相關系數，Kendall相關系數用於判斷數據一致性，比如裁判打分。下圖是詳細使用場景：

如果呈現出顯著性（結果右上角有*號，此時說明有關系；反之則沒有關系）。

有了關系之後，關系的緊密程度直接看相關系數大小即可。（一般0.7以上說明關系非常緊密；0.4~0.7之間說明關系緊密；0.2~0.4說明關系一般。）

如果說相關系數值小於0.2，但是依然呈現出顯著性（右上角有*號，1個*號叫0.05水平顯著，2個*號叫0.01水平顯著；顯著是指相關系數的出現具有統計學意義普遍存在的，而不是偶然出現），說明關系較弱，但依然是有相關關系。

（2）卡方檢驗

卡方檢驗主要用於研究定類與定類數據之間的差異關系。卡方檢驗要求X、Y項均為定類數據，即數字大小代表分類。並且卡方檢驗需要使用卡方值和對應p 值去判斷X與Y之間是否有差異。通常情況下，共有三種卡方值，分別是Pearson卡方，yates校正卡方，Fisher卡方；優先使用Pearson卡方，其次為yates校正卡方，最後為Fisher卡方。

具體應該使用Pearson卡方，yates校正卡方，也或者Fisher卡方；需要結合X和Y的類別個數，校本量，以及期望頻數格子分布情況等，選擇最終應該使用的卡方值。SPSSAU已經智能化處理這一選擇過程。

第一：分析X分別與Y之間是否呈現出顯著性(p值小於0.05或0.01)；

第二：如果呈現出顯著性；具體對比選擇百分比(括弧內值)，描述具體差異所在；

第三：對分析進行總結。

卡方檢驗，SPSSAU提供兩個按鈕，二者的區別是，後者輸出更多的統計量過程值以及深入指標表格，滿足需要更多分析指標的研究人員，如下各圖。

進行卡方檢驗，上傳數據時需要特別注意數據格式，有兩種格式：常規格式和加權格式。

①  常規格式數據 ，如下圖。則通用方法中的【交叉（卡方）】和實驗/醫學研究中的【卡方檢驗】都可以使用。

②  加權數據： 但在某些情況下，我們得到的不是原始數據，而是經過整理的匯總統計數據。比如下面這樣格式的數據：

類似這樣的格式，不能直接使用的，需要整理成加權數據格式，只能使用實驗/醫學研究中的【卡方檢驗】

這時候點擊實驗/醫學研究面板中的【卡方檢驗】-拖拽三個【分析變數】分別到對應分析框-【開始分析】即可。

四、參數檢驗

（1） 單樣本t檢驗

單樣本T檢驗用於比較樣本數據與一個特定數值之間是否存在差異情況。

首先判斷p 值是否呈現出顯著性,如果呈現出顯著性,則分析項明顯不等於設定數字,具體差異可通過平均值進行對比判斷。

（2）獨立樣本T檢驗（T檢驗）

獨立樣本T檢驗用於分析定類數據（X）與定量數據（Y）之間的差異情況。

獨立樣本T檢驗除了需要服從正態分布、還要求兩組樣本的總體方差相等。當數據不服從正態分布或方差不齊時，則考慮使用非參數檢驗。

首先判斷p 值是否呈現出顯著性,如果呈現出顯著性,則說明兩組數據具有顯著性差異,具體差異可通過平均值進行對比判斷。

（3）配對樣本T檢驗

用於分析配對定量數據之間的差異對比關系。與獨立樣本t檢驗相比，配對樣本T檢驗要求樣本是配對的。兩個樣本的樣本量要相同；樣本先後的順序是一一對應的。

常見的配對研究包括幾種情況：

判斷p 值是否呈現出顯著性，如果呈現出顯著性，，則說明配對數據具有顯著性差異，具體差異可通過平均值進行對比判斷。

（4）方差分析

方差分析(單因素方差分析),用於分析定類數據與定量數據之間的關系情況.例如研究人員想知道三組學生的智商平均值是否有顯著差異。

進行方差分析需要數據滿足以下兩個基本前提：

理論上講，數據必須滿足以上兩個條件才能進行方差分析，如不滿足，則使用非參數檢驗。但現實研究中，數據多數情況下無法到達理想狀態。正態性檢驗要求嚴格通常無法滿足，實際研究中，若峰度絕對值小於10並且偏度絕對值小於3，或正態圖基本上呈現出 鍾形 ，則說明數據雖然不是絕對正態，但基本可接受為正態分布，此時也可使用方差分析進行分析。

第一：分析X與Y之間是否呈現出顯著性(p值小於0.05或0.01)。

第二：如果呈現出顯著性；通過具體對比平均值大小，描述具體差異所在。

第三：如果沒有呈現出顯著性；說明X不同組別下，Y沒有差異。

（5）重復測量方差

在某些實驗研究中，常常需要考慮時間因素對實驗的影響，當需要對同一觀察單位在不同時間重復進行多次測量，每個樣本的測量數據之間存在相關性，因而不能簡單的使用方差分析進行研究，而需要使用重復測量方差分析。

第一、首先進行球形度檢驗，p <0.05說明沒有通過球形度檢驗，p >0.05說明通過球形度檢驗；

第二、如果沒有通過球形度檢驗，並且球形度W值大於0.75，則使用HF校正結果；

第三、如果沒有通過球形度檢驗，並且球形度W值小於0.75，則使用GG校正結果；

第四、如果通過球形度檢驗，組內效應分析結果時使用「滿足球形度檢驗」結果即可；

將數據上傳至SPSSAU分析，選擇【實驗/醫學研究】--【重復測量方差】。

五、非參數檢驗

凡是在分析過程中不涉及總體分布參數的檢驗方法，都可以稱為「非參數檢驗」。因而，與參數檢驗一樣，非參數檢驗包括許多方法。以下是最常見的非參數檢驗及其對應的參數檢驗對應方法：

非參數秩和檢驗研究X不同組別時Y的差異性，針對方差不齊，或者非正態性數據（Y）進行差異性對比（X為兩組時使用mannWhitney檢驗，X超過兩組時使用Kruskal-Wallis檢驗，系統默認進行判斷）；

（1）單樣本Wilcoxon檢驗

單樣本Wilcoxon檢驗是單樣本t檢驗的代替方法。該檢驗用於檢驗數據是否與某數字有明顯的區別，如對比調查對象整體態度與滿意程度之間的差異。首先需要判斷數據是否呈現出正態性分析特質，如果數據呈現出正態性特質，此時應該使用單樣本t檢驗進行檢驗；如果數據沒有呈現出正態性特質，此時應該使用單樣本Wilcoxon檢驗

首先判斷p 值是否呈現出顯著性,如果呈現出顯著性,則分析項明顯不等於設定數字,具體差異可通過中位數進行對比判斷。

（2）Mann-Whitney檢驗

Mann-Whitney檢驗是獨立樣本t檢驗的非參數版本。該檢驗主要處理包含等級數據的兩個獨立樣本，SPSSAU中稱為非參數檢驗。

第一：分析X與Y之間是否呈現出顯著性(p值小於0.05或0.01)。

第二：如果呈現出顯著性；通過具體對比中位數大小，描述具體差異情況。

（3）Kruskal-Wallis檢驗

Kruskal-Wallis檢驗是單因素方差分析的非參數替代方法。Kruskal-Wallis檢驗用於比較兩個以上獨立組的等級數據。

在SPSSAU中，與Mann-Whitney檢驗統稱為「非參數檢驗」,分析時SPSSAU會根據自變數組別數自動選擇使用Kruskal-Wallis檢驗或Mann-Whitney檢驗。

（4）配對Wilcoxon檢驗

Wilcoxon符號秩檢驗是配對樣本t檢驗的非參數對應方法。該檢驗將兩個相關樣本與等級數據進行比較。

第一：分析每組配對項之間是否呈現出顯著性差異(p值小於0.05或0.01)。

第二：如果呈現出顯著性；具體對比中位數(或差值)大小，描述具體差異所在。

❷ 葯物治療前後指標數據的比較，採用什麼樣的檢驗方法

如果是同一組患者治療前後某項指標的變化是否存在顯著差異，通常可以採用配對樣本T檢驗的方式進行考察。如果是兩組患者，則需要具體分析了：（1）如果你所謂的兩組患者一組是病人，另一組是作為參照組（或者控制組，通常只是服用安慰劑）來處理的，那麼指標的變化可以通過獨立雙樣本T檢驗的方法處理；（2）如果兩組患者並非這樣處理的，而是兩組病情程度不同的病人，那麼由於兩組患者的基礎不同，建議分成兩組，分別採用配對樣本T檢驗處理；（3）如果兩組患者的基礎一致（如病情程度類似，年齡、性別等分布類似），只是採用了兩種不同治療方案，則可以採用獨立雙樣本T檢驗處理。

❸ 葯品檢驗時，有哪些常用分析方法

1、重量分析法：

重量分析法是葯物分析檢測中化學分析的基礎方法，指的是稱取一定重量的試樣，用適當的方法將被測組分與試樣中其他組分分離後，轉化成一定的稱量形式，稱重，從而求得該組分含量的方法。

2、酸鹼滴定法：

酸鹼滴定法在葯品分析檢測中的應用十分廣泛，是將一種已知其准確濃度的試劑溶液滴加到被測物質的溶液中，直到化學反應完全時為止，然後根據所用試劑溶液的濃度和體積可以求得被測組分的含量。

3、PH值測定方法：

pH值是溶液中氫離子活度的負對數，用來表示溶液的酸度。用於pH值測定的裝置稱為pH計或酸度計，酸度計由pH測量電池和pH指示器兩部分組成。

4、光譜技術：

光譜技術的主要原理就是可以通過不同的頻率對其要檢測的葯物進行輻射，在一定范圍中的頻率被一些物質接受的時候就會出現振動以及轉動的狀況。

5、化學發光技術：

在葯物分析檢測中，化學發光法是一種較為常見的技術方式，其主要就是基於化學檢測系統中相關檢測物的濃度以及體系的化學發光強度在特定狀況之下呈線性定量關系的原理，通過儀器對整個體系的化學發光強度進行檢測，確定待檢測的實際含量的方式就是一種痕量分析方法。

6、色譜法：

色譜法又稱為「色譜分析」、「色譜分析法」、「層析法」，是一種分離以及分析的方式與手段。它主要就是通過不同的物質在不同的相態之下對其進行有選擇的分配，通過流動相對固定相中存在的混合物進行洗脫操作，而在混合物中存在的不同物質會則會通過不同的速度基於固定相進行移動，進而實現分離的最終效果。

7、電泳法：

電泳法是生物技術及生化葯物分析的重要手段之一，具有靈敏度高、重現性好、檢測范圍廣、操作簡便並兼備分離、鑒定、分析等優點。

8、DNA擴增法：

DNA擴增技術屬於PCR技術，可以把試管中的DNA樣品的片段進行拓展，達到上百萬倍左右，可以通過肉眼直接對其進行觀察。

綜上，葯品質量的優劣關系著人民的用葯和身體健康，為了保證葯品的質量，應嚴格按照葯品質量標准進行葯物分析檢測，為葯品能否流通上市和提供用葯提供依據。