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wxmwqr

金虫 (小有名气)

[交流] 讨论:统计分析在药学中的应用(5月份有奖讨论)

进来投含量测定方面的SCI文章发现,国外的审稿人对分析化学中的统计学运用十分的重视,可是学药分的虫虫们的统计知识都比较的薄弱。
在这我想发起一个讨论就是:如何在分析化学中运用统计知识
我先就我投稿时的编辑的要求抛砖引玉吧!
我发了一篇关于含测的文章,其中审稿人有一条意见如下:
“Linear regression was performed but only r2 values are reported.  It is usual to conduct and ANOVA and report if the lack of fit test is non-significant at p=0.05. ”
他的意思是:仅有相关系数来描述线性方程是不够,还要有相关的统计分析,就是相关系数的方差分析以及Lack of fit (拟合不足)方差分析。
于是我按要求做了标准曲线 r2 的差分析和拟合不足的方差分析,我得回答如下:
The ANOVA was applied at 95% confidence level to evaluate if the lack of fit test is non-significant of each calibration curve and the results exhibited non-significant for each calibration curve. And the F-test of r square of regression was performed as well, the results exhibits significance via F-test at alpha=0.05 level. The results were presented in Table 2.

结果稿件顺利接受!!
可见分析化学中的统计运用很多,我在一些文章中也有见过,而且FDA对生物分析方法的验证指导原则(我前两天发过)中明确要求做标准曲线的拟合不足分析。可见分析化学的统计学运用是趋势。

希望广大虫虫将你们的想法,和所知道的分析中的统计知识拿出来和大家分享。如果有相关书籍的话那就更好了!!!!

[ Last edited by cpucf on 2006-5-9 at 17:29 ]
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radix1981

新虫 (初入文坛)

1

★ ★ ★ ★
cpucf(金币+4):不用面面俱到,详细说明一个问题就可以了!鼓励!
我就我的体会说一下:我做的是中药药理。
1 数据取舍   我要做动物实验,动物之间的个体差异很大,有的数据跟平均值相差太大,我处理数据的时候,都是很坚决的把它们给去掉,忍痛割爱,那也是俺辛勤劳动的成果。
2 分析方法的选择   我要经常做两组数据的比较,使用显著性差异,采用单因素相关性分析。
3 分析软件的使用    现在比较流行SPSS和SAS,但是我觉得Excel已经够用了,功能也十分强大,只不过我们没有挖掘出来。
4 结果判断,就是判断P.
4楼2006-05-09 15:25:45
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cpucf

铁杆木虫 (知名作家)

相由心生,境随心转

楼主上次发的那个帖子(FDA对生物分析方法的验证指导原则):
http://muchong.com/bbs/viewthread.php?tid=241606&sid=SWfvTU

[ Last edited by cpucf on 2006-5-9 at 14:40 ]
相由心生,境随心转!存好心,说好话,行好事,做好人!
2楼2006-05-09 14:34:21
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cpucf

铁杆木虫 (知名作家)

相由心生,境随心转

统计学不仅在分析化学中有很重要的地位,事实上它已经渗透到各个学科领域。各行各业的不同的研究结果的共性就是数据必须经过有效合理的统计分析才能使人信服,才能说明结果的真实性,它是日常工作和科学研究中密不可分的工具!
   希望大家就自己学习工作中有关统计学的应用和体会发表自己的看法,回帖至少50字!奖励2-10个金币!
   回帖内容包括统计分析在药学应用中的各个方面:数据取舍,分析方法的选择,分析软件的使用,结果的判断,事实的分析以及各种统计分析经验等等。


[ Last edited by cpucf on 2006-5-9 at 17:29 ]
相由心生,境随心转!存好心,说好话,行好事,做好人!
3楼2006-05-09 14:38:55
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wxmwqr

金虫 (小有名气)

★ ★ ★ ★ ★
cpucf(金币+5):呵呵,谢谢,至少我又学了些新鲜的东西!
版主要求我将“标准曲线 r2 的差分析和拟合不足的方差分”详细的解释一下,其实说实在的我从理论上对这个问题也不是分的清晰。我只能用我的理解来阐述一下,请各位虫虫拍砖呀!!!

首先我遇到这个问题后使用的参考书是“医药数理统计方法 第三版  刘远定 主编” P190-200。
以我的试验为例:我使用HPLC测定含量,线性方程为y=ax+b, y为峰面积;x为浓度,共做 了4次重复试验。

1。标准曲线 r2 (相关系数)的方差分析:
     意义:相关系数r2反映了你实际测得的y值与x值的相关性,而不是真实的y值与x的关系。这会导致一种情况,真实的y值与x不相关(r2小于0.99),但是其实由于方法的误差的存在,实际测得的y竟然与x相关了(r2接近0.999),为了证实y值相对于x的线性变化并不是由于y的误差造成的,就应进行方差分析。
    计算方法:公式太复杂了,大家参考我提供的书吧!开始我是照书用EXCEL计算的,后来用的是SPSS软件,很方便,只要设定就行了。

2。拟合不足的方差分:
    意义:y值相对于x值有很多拟合方法,比如线性拟合、非线性拟合、log拟合、圆分布拟合等等。我们做的含测用的是线性拟合。y与x的关系真的是线性吗?不一定!这就要求用方差分析来证明拟合方法选择线性拟合是适合的(有的含测y与x就不是线性,比如说大多数的荧光免疫法,它的拟合是曲线),所以要重复测量标准曲线(我做了4次)。用重复测量的数据来进行方差分析。
    计算方法:我用的是书上的公式,只能计算F值,没有p值,后来请朋友用SAS计算的,有p值。至于SPSS如何计算我也想知道,请高手帮忙。


小结:
1。标曲必须重复测量,就是要配制多个标准系列,然后进样测定,切忌只作一个标准系列,然后同一样品重复进样。
2。对每条标曲进行“标准曲线 r2 (相关系数)的方差分析” 有证明每条标曲的r2符合统计学意义。
3。对重复测量进行方差分析,证明所选择的拟合方法正确。
4。发表SCI论文时最好报道p值

[ Last edited by wxmwqr on 2006-5-9 at 16:28 ]
5楼2006-05-09 16:25:17
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