‘壹’ 怎么去评价一个实验方法的可靠性
一,确定一个研究的问题要注意的问题是： 1, 要确定这个问题值不值得研究. 2, 要确定这个问题研究的困难程度,看现有的技术和手段可不可以进行这个研究； 3, 看一下这个问题是别的研究者没有发现过的,或是漏掉的问题. 4, 问题要明确化,这样的问题才可以方便地转化为实验假设,可以对所要研究的问题下一个操作性定义. 我们可以从以下几个方面来确定所要研究的问题： 1. 现实的需要. 2. 理论来源（1）根据不同理论观点之间的矛盾选择课题（2）通过对现有理论观点提出质疑选择课题（3）为证实他人或自己的某一理论观点而提出相应的课题 3. 研究文献——矛盾、忽视、过失、或原先解决不了,现在能解决了的问题. 4. 从理论、方法、学科交叉等方面的新进展选择课题. 二,形成实验假设,并用明确的语言表述这一实验假设. 假设是根据已有事实及原理所作出的猜测.科学假设是在一定专业知识经验基础上所作出的一种理论思维产物.它体现为一种知识体系.明确自变量、因变量及其关系的过程,是研究课题操作化的过程,假设形成之后,即可实施具体实验设计及实验. （一）假设的种类 1. 预测性假设：是指对客观事物存在的某些情况特别是差异情况作出推测判断. 2. 相关性假设：是指对客观事物相互联系具体方向、密切程度作出推测判断. 3. 因果性假设：是指对客观事物之间因果关系的推测判断. （二）假设的标准（1）假设应有科学性.假设必须以一定的科学理论为指导,以一定的科学实验为基础,以一定的科学事实为依据,并且要经过一定的科学论证,决不是毫无根据的主观臆测. （2）假设应有预测性.假设应对两个或两个以上的变量间的关系作出推测,是否正确有待于检验. （3）假设应有可行性.假设应该有较强的操作性,其中所包含的概念应该可以通过自变量与因变量加以操纵. （4）假设的语言应简单、明了,以陈述句毫不含糊地加以说明.假设一般用“如果——那么——”的句式或根据自变量与因变量的关系直接陈述可能的研究结果. （5）假设能包括所要进行的研究的变量之间的潜在的关系,而且假设必须以事实为基础,而且能对已有的假设做出很好的解释,并且能够预测未来的事件. 三,确定实验中的各自变量,包括自变量,因变量,无关变量的确定. 要注意的问题是： 1, 自变量的确定：（1）,自变量的操作性定义,用可观察,可测量的事件,事物或是现象对现象进行准确的描述,这样的自变量才是客观的,有利于别人对实验结果进行参考和重复验证. （2）,自变量能引起我们所要研究的因变量的变化. （3）,自变量必须是可以变化的. （4）,在实验过程中,要设置适当的检查点,检查点之间的间隔至少要大于差别阈限,这样才能保证自变量变化时,能引起因变量相应的变化. 另外,我们在呈现自变量的时候,还要注意自变量刺激的大小,呈现方式,空间位置,呈现的时间顺序和呈现时间的长短等问题. 2, 因变量的确定：因变量的选择必须具备一些固有的性质,这是我们选择一个好的因变量的标准. （1） 有效性,因变量的变化确实是由自变量的变化所引起的.从样本所测得的因变量的结果能够代表这个样本所在的总体. （2） 可靠性,在其他所有的条件不变的情况下,重复测量时因变量的变化的一致性. （3） 灵敏度,因变量能够灵敏地反映出由自变量所引起的机体的反应变化. （4） 数量化,能数量化的指标可以更细地反映出反应变量的变化,而且能够搜集到客观的数据,可以进行科学地比较. 3, 无关变量的控制：一个好的实验设计,对无关变量的控制是至关重要的,无关变量影响实验的内部效度,混淆自变量对因变量的影响.我们在实验设计之前可以通过查阅文献,作调查,或是根据自己或是前人的研究的经验来确定所要研究的问题包括哪些影响因素,哪些是需要控制的,用怎样的方法可以有效地控制.我们就可以在实验设计中通过各种各样的控制无关变量的方法来控制无关变量对因变量的影响. 四,确定研究的总体,抽取样本以及分配样本. 我们在实验之前, 1, 要确定我们所要研究的对象是什么（人还是动物?）,是一个什么样的群体,以此来确定实验的总体,也就是说确定我们实验的被试应该是属于一个具有哪种特征的总体? 2, 再确定我们所要研究的是总体还是总体中的一部分（能代表总体的样本）? 3, 如果是研究一个样本的话,再确定怎样从总体中抽取样本?样本的大小?以及样本如何分配到实验处理中去. 这里最重要的就是抽取的样本能最大程度的代表所要研究的总体――样本的代表性. 五,进行实验设计及其对实验的控制. 实验设计有好多种,从广义上来就,实验设计包括真实验设计,准实验设计和非实验设计.首先我们要根据我们的研究的类型确定我们要采用哪一种实验设计?在选择进行哪一种实验设计的时候可以从下面几个方面来参考：样本的大小,被试的特征,自变量是否可以进行操纵,以及自变量的多少,自变量的性质. 另外在进行实验设计时还需考虑对实验的控制,从自变量的操纵,因变量的测量以及无关变量的控制几方面入手. 六,实施实验应该注意的问题： 1,指导语的确定：指导语是指主试为了交代实验任务向被试所说的一系列话. 指导语的制定应注意以下要求：（1） 在实验实施之前,研究者根据实验目的和要求,严格确定被试的指导语.确保指导语能将实验的实验过程,所要注意的事项,被试的实验任务都体现出来. （2） 在指导语中需要把被试应该知道的事项交代完全.告诉被他应该做什么?怎么做? （3） 要确保被试确实懂得指导语.最好在被试看完指导语之后,要他重复一下实验要求他做什么?怎么做? （4） 指导语要标准化.即前后应该一致,统一. 2,在进行实验之前,一定要进一步地从头至尾地考虑一下,实验是否地真的按照实验设想进行的,还有没有什么需要改进的地方?主试和被试的时间的安排是否已经妥当了?实验仪器是否正常运行?实验程序是否正常运行?实验数据的搜集准备是否完备? 3,无关变量的控制.利用各种无关变量的控制手段,控制好实验过程中的无关变量. 4,在进行实验的过程中一定要控制好额外的刺激的干扰! 5,注意主试的态度,言行,语气和行为穿着等一些方面对被试的影响. 七,对实验结果进行统计,分析和解释. 要注意的问题是,要用合理的统计方法对我们搜集到的数据进得统计而且还要对实验结果进行内部效度和外部效度的评价.在对实验结果进行分析解释的时候要注意推论的范围,不能太大. 八,写出实验报告在写实验报告时要注意格式规范,这样有利于研究成果的交流.而且语言要准确,简洁.结果的报告要客观,分析要有根据,讨论部分根据我看的一本国外论文发表的书上面的要求就是“tell a good story”（讲一个好故事）.
‘贰’ 问一下各方法灵敏度、特异度、准确度的比较 卡方检验怎么做在SPSS上怎么实现呢
秩和检验是非参数检验，在SPSS里，选analysis-----非参数检验-----两独立样本非参数检验----将观察变量放到varaible中，分组变量放到group中，ok就可以了。
卡方检验，首先对计数变量进行权重，analysis-----描述性统计-----crosstabs-----两个分组变量放到行、列中------然后是计数变量放到最下面-----ok
‘叁’ 如何进行体内药物分析方法的建立和评价
一、分析方法的设定依据：
⑴重视并做好文献总结、整理工作；
⑵充分了解待测药物的特性及体内存在状况；
⑶明确测定的目的要求；
⑷实验室条件。
二、方法建立的一般步骤：
⑴以纯品进行测定：以一定量纯品按拟定方法进行测定。求得浓度与测定响应值之间（如吸收度、色谱峰高或面积等）的关系，浓度线性范围，最适测定浓度，检测灵敏度，测定的最适条件（pH、温度、反应时间）等等。
⑵以经过纯化处理过的空白样品进行测定；
⑶空白样品添加标准后的测定：血样等样品中添加一定量标准品后进行测定，求得样品回收率数据，检验生物样品对测定有无干扰等。
⑷体内实际样品测定：有时用体外建立的方法去测定体内取得的实样时，会得出错误的结论。故要强调对药物体内过程有一定程度的了解。有时也采用专属性强、已证明适用于体内实样测定的步骤和方法作为对照测定，并以此来检验所建立的方法的实际可行性。
三、方法的评价：
⑴准确度(Accuracy)：测定结果与真值的符合程度。常用回收率(Recovery)数值间接反映测定的准确程度；也可通过与其他已建立的方法进行比较的办法（参比方法）来加以反映。回收率100%当然好，但很难达到。重要的是每次测定要保持稳定。
⑵精密度(Precision)：测定结果与平均值的偏离程度。测定间偏差越小，对测定的要求也越高（花费大）；浓度与RSD值间存在反比关系，RSD在10%以内的方法可认为是可接受的。
⑶灵敏度(Sensitivity)：“一种方法可以检测出有关化合物的最小量”。常用最低检测限(Limit of detection,LOD)或最低检测量(Limit of quantification;LOQ)来表示。LOD范围在ng(10-9g)～10-18g。
⑷专属性或选择性(Specificity or Selectivity)：是指测定的信号（响应）是属于被测药物所特有的。若有干扰就需改进测定方法或改用具有分离能力（如色谱法的专属性较吸收光度法为高）的方法或专属性较强的方法进行。
⑸不同方法测得结果的相关程度(Degree of correlation)的比较：用一有相当专属性和可*性的方法与新建方法同量测定，以相关系数γ(Correlation coefficient)表示相关程度。γ一般要求在0.95以上。
此外，还应从方法的可*性、每个样品测定耗时多少、操作的难易及技术要求及仪器、设备要求、费用多少等等方面加以考虑。