SPSS软件在药效学实验中的应用

2019-01-16 01:53秦秉杰
太原学院学报(自然科学版) 2018年4期
关键词:比值斑块显著性

秦秉杰

(山西药科职业学院,山西 太原 030031)

药物的体内药效学实验用以研究药物对临床疾病的功效以及药物剂量对药效的影响,是药物临床前评价的重要组成部分,也是药物临床药理评价和指导临床合理用药的基础[1]。医用数理统计在实验数据的收集整理、统计分析与推断解释等方面发挥了重要的作用。SPSS(Statistical Package for the Social Science)统计分析软件,可以更简单、快捷地完成数据的统计分析,将繁琐的统计计算变得简单,同时使较短时间内准确完成大量的数据统计分析成为可能。SPSS在处方筛选[2]、药效学研究[3-4]、毒性研究[5]等方面均有广泛的应用。下面应用SPSS软件对某药物的体内药效学数据进行统计分析。

1 实验数据的收集

研究某药物的体内药效学。动脉粥样硬化小鼠尾静脉注射低、中、高剂量的药物或者生理盐水,治疗两周。治疗结束后,安乐死动脉粥样硬化小鼠,取小鼠主动脉根并制备冰冻切片,采用油红O对斑块脂质进行染色后,定量统计动脉粥样硬化斑块面积与血管腔面积的比值,收集实验数据如表1所示。通过研究各给药剂量组的斑块面积与血管腔面积的比值有无显著性差异,判断药物的抗动脉粥样硬化作用及其抗动脉粥样硬化作用与给药剂量之间的关系。

表1 各给药剂量组斑块面积与血管腔面积的比值

2 SPSS软件的应用

研究各给药剂量组的斑块面积与血管腔面积的比值有无显著性差异,即验证各给药剂量组的斑块面积与血管腔面积的比值对应总体的分布是否有显著性差异。本实验含有四组相互独立的实验数据,为多独立样本。同时由于各组的总体分布未知,样本量较少,故采用多独立样本的非参数检验方法。多独立样本的非参数检验方法包括:一是Kruskal-Willis H检验,重点考察各组秩的均值;二是Median检验,检验各组的中位数;三是Joneckheere-Terpstra检验,可用于检验各组之间是否有顺序效应。设置零假设H0:各给药剂量组的斑块面积与血管腔面积的比值对应总体的分布无显著性差异。

首先采用SPSS统计软件设置变量“组别”与“斑块面积与血管腔面积比值”,录入实验数据如图1所示。在SPSS软件数据视图主菜单中,选择分析→非参数检验→旧对话框→K个独立样本进行多个独立样本的非参数检验如图2所示。设定分组变量,单击定义范围,设定分组变量的最小值与最大值如图3所示。选择检验方法进行多独立样本的非参数检验如图4所示。若各给药剂量组的斑块面积与血管腔面积的比值对应总体的分布存在显著性差异,可以进一步地进行多个独立样本间的两两比较的非参数检验,进一步地检验哪两组的总体分布存在显著性的差异。采用两个独立样本的非参数检验,Mann-Whitney U检验,检验四组样本间两两之间的显著性差异。

图1 各给药剂量组斑块面积与血管腔面积的比值数据集

图2 多个独立样本的非参数检验

图3 多个独立样本检验(定义范围)

图4 选择检验类型

3 结果与讨论

3.1 Kruskal-Wallis H检验结果

表2 秩统计表

表3 Kruskal-Wallis H检验统计量

由表2可知,各治疗组的斑块面积与血管腔面积比值的平均秩依次为16.00、13.00、7.80、2.50。由表3 Kruskal-Wallis H检验统计量可知,卡方为14.434,概率P值为0.002。对显著性水平α=0.05,概率P值0.002<0.05,拒绝零假设,表明各治疗组的斑块面积与血管腔面积比值的平均秩存在显著性差异,各治疗组的斑块面积与血管腔面积比值对应的总体分布存在显著性差异。

3.2 Median检验结果

表4 频数表

表5 Median检验统计量

a. 8个单元格 (100.0%) 的期望频数小于5,最小的期望频数为 2.0。

由表4与表5可知,四组共同的中位数为29.82,卡方为10.267,概率P值为0.016。对显著性水平α=0.05,概率P值0.016<0.05,拒绝零假设,表明各治疗组的斑块面积与血管腔面积比值对应的总体分布存在显著性差异。考虑到卡方检验对期望频数小于5的单元格数的限制以及SPSS给出的提示,该检验只能作为参考。

3.3 Joneckheere-Terpstra检验

表6 Joneckheere-Terpstra检验表

由表6可知,Joneckheere-Terpstra统计量的概率P值为0.000。对显著性水平α=0.05,概率P值0.000<0.05,拒绝零假设,表明各治疗组的斑块面积与血管腔面积比值对应的总体分布存在显著性差异,且各治疗组的斑块面积与血管腔面积比值存在顺序效应,表明随着给药剂量的增加,药物的抗动脉粥样硬化疗效增加。

在得到上述结果后,对多个独立样本间进行两两比较的非参数检验,实验结果如下:

表7 生理盐水VS低剂量组

表8 生理盐水VS中剂量组

表9 生理盐水VS高剂量组

表10 低剂量组VS中剂量组

表11 低剂量组VS高剂量组

表12 中剂量组VS高剂量组

由表7可知,精确概率P值0.177,对显著性水平α=0.05,精确概率P值0.177>0.05,接受零假设,表明生理盐水组与低剂量组的斑块面积与血管腔面积比值对应的总体分布没有显著性差异。由表8—表12可知,对显著性水平α=0.05,精确概率P值均<0.05,拒绝零假设,表明生理盐水组与中剂量组、高剂量组;低剂量组与中剂量组、高剂量组;中剂量组与高剂量组的斑块面积与血管腔面积比值对应的总体分布均存在显著性差异,表明药物具有良好的抗动脉粥样硬化作用,且其抗动脉粥样硬化作用与给药剂量呈正相关。

4 总结

应用SPSS软件更简单、快捷的完成对某药物的体内药效学数据的统计分析。采用多独立样本的非参数检验方法,进行了Kruskal-Willis H检验、Median检验和Joneckheere-Terpstra检验,经检验认为各治疗组的斑块面积与血管腔面积比值对应的总体分布存在显著性差异。同时,对多个独立样本间进行两两比较的非参数检验和Mann-Whitney U检验,经检验认为生理盐水组与低剂量组的斑块面积与血管腔面积比值对应的总体分布没有显著性差异,而生理盐水组与中剂量组、高剂量组;低剂量组与中剂量组、高剂量组;中剂量组与高剂量组的斑块面积与血管腔面积比值对应的总体分布均存在显著性差异。统计分析结果表明,该药物具有良好的抗动脉粥样硬化作用,且其抗动脉粥样硬化作用与给药剂量呈正相关。

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