定量资料分析错误辨析
医学论文中定量资料统计分析方面的错误辨析与释疑
医学论文中定量资料统计分析方面的错误辨析与释疑【关键词】统计学; 医学; 论文; 统计分析; 非参数统计1 问题的提出在医学论文或稿件中,若观测结果是定量资料,常需要在不同实验条件下比较其平均值之间的差别是否具有统计学意义,此时,称为定量资料的统计分析。
如何才能正确地实现定量资料的统计分析呢?关键是两点:其一,检查定量资料是否满足参数检验的前提条件;其二,正确辨析定量资料所对应的实验设计类型。
第一点常可通过统计软件来实现,而第二点则需要分析资料的人具有这方面知识,才有可能合理选择统计分析方法。
然而,只要科研课题涉及到两个或两个以上因素时,实际工作者能正确判定其实验设计类型的场合少得可怜,因此,在医学论文或稿件中,这方面的错误不计其数。
概括起来说,不外乎有以下两类错误:(1)当定量资料不满足参数检验的前提条件(独立性、正态性和方差齐性)时,盲目套用参数检验方法(通常为特定设计下定量资料的t检验或方差分析);(2)不管定量资料对应的实验设计类型是什么,一律套用单因素两水平(或叫成组)设计定量资料的检验方法(如t检验或秩和检验)或单因素多水平设计定量资料的分析方法(如单因素多水平设计定量资料的方差分析或秩和检验)。
其结果是所得出的结论可信度低,甚至是错误的[1,2]。
2 中西医结合治疗实例例1 某临床医生收集了如下的资料(表1),在各组内进行配对设计定量资料的t检验,在任何两组之间,用差量进行成组设计定量资料的t检验。
请问:错在哪?正确的做法是什么?对差错的辨析与释疑原作者的做法是错误的!因为这样做割裂了整体设计,每次分析时,仅用了部分数据,数据的利用低,自由度小,结论的可信度低;无法分析药物种类与测定时间之间的交互作用。
正确的做法是:先检查资料是否具备参数检验的前提条件,然后正确判定资料所对应的实验设计类型。
假定本例中的定量资料满足参数检验的前提条件,而实验设计类型表面上看是“4个自身配对设计”同时存在,应叫做“具有一个重复测量的两因素设计(其中,测定时间因素与重复测量有关,除此因素之外,还有一个‘药物种类’因素)”。
定量分析的误差及分析数据的处理
（一）系统误差 （又称可测误差）
由某些固定原因引起的误差，具有单向性﹑重现性﹑可测性 方法误差 ： 滴定终点与化学计量点不一致等
仪器误差:
主要来源有
试剂误差：
仪器不够精确 试剂不纯等
操作误差 ： 个人习惯性偏向引起等
（二）偶然误差 （又称随机误差）
由某些难以控制的偶然因素引起的，不具有单向性﹑重现性﹑ 可测性
不同点：E 有单位，以X 的单位为单位 E r 无单位，为无量纲的数
真值有三类：理论真值、约定真值、相对真值
例：
测定值 X 真实值 T 绝对误差E 相对误差E r
甲
乙
10. 01
1. 01
10. 00
1. 00
甲的测定结果好
0. 01 0.1%
0. 01 1%
可见： 用相对误差E r 表示测定结果的准确度更确切
则 样品含量 X = X1 – X0
（三）校准仪器——检验有无仪器误差
（四）减小测量误差( 以滴定分析为例 )
1、称量误差：若要求相对误差≤0.1%，则需在分析天平上称取m ( g ) 样品 m = m1 - m2 相对误差 = 0. 0002 / m ≤0.1% ，∴ m ≥0.2 g
2、体积误差：若要求相对误差≤0.1%，则需消耗滴定剂 V ( mL ) 相对误差 = 0. 02 / V ≤0.1% ，∴V ≥20 mL
相对标准偏差, 并比较二者精密度的优劣
解:
X 甲 X 乙 35.1
平均偏差：
_
d甲
1 n
n i1
di,甲
0.1 0.4 0 0.3 0.2 0.3 0.2 0.2 0.4 0.3 10
0.24
_
医学论文中统计分析错误辨析与释疑_12_定量资料统计分析方法的合理选择
・争鸣与教育・作者单位:100850北京军事医学科学院生物医学统计咨询中心(胡良平、童中彪、李子建);首都医科大学继续教育学院(刘惠刚)医学论文中统计分析错误辨析与释疑(12)———定量资料统计分析方法的合理选择胡良平 童中彪 刘惠刚 李子建 一、带有协变量的定量资料当观测结果为定量变量、影响因素为定性变量时,人们常希望考察定性的影响因素取不同水平条件下,定量观测指标的平均值之间的差异是否具有显著意义,此时,所用的统计分析方法统称为“定量资料均值的假设检验”,其参数法常有t 检验和方差分析,非参数法有秩和检验。
但当资料中还包含一个或多个定量的影响因素时又该怎么办呢?此时的资料被称为“带有协变量的定量资料”,处理这样的资料常需要采用“协方差分析”,即在定性的影响因素取不同水平的条件下,将每一个定量的影响因素对观测结果的影响化成相等,从而折算出定量观测结果的平均值(被称为修正均值),然后,对修正均值进行相应设计定量资料的方差分析。
协方差分析是将回归分析与方差分析结合起来使用的一种分析方法,在这种分析中,先将定量的影响因素看作自变量或称为协变量,建立因变量随自变量变化的回归方程,这样就可以利用回归方程把因变量的变化中受不易控制的定量因素的影响扣除掉,从而能够较合理地比较定性的影响因素处在不同水平下,经过回归分析手段修正以后的因变量的总体均数之间的差别是否有显著意义。
二、误用t 检验和一般方差分析处理带有协变量的资料例1 原文题目:病情严重程度与阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OS AS )患者部分危险因素之间的关系。
以疑诊为OS AS 的98例患者作为研究对象,根据呼吸暂停低通气指数(AHI ,指每小时睡眠时间呼吸暂停和低度通气次数)将其分为4组,正常组(AHI <5次/h )、轻度(AHI 5～20次/h )、中度(AHI 21～50次/h )及重度组(AHI >51次/h ),从年龄、性别、肥胖及烟酒习惯等几方面分析与OS AS 病情严重程度的关系。
定量分析的误差及分析数据的处理
二、减少随机误差 增加平行测定次数 三、消除系统误差 （一）对照试验 —— 检验有无方法误差 1、用标准试样进行对照试验 : 比较测定值与标准值的差异
标准试样的真实值 校正系数 标准试样的测定值
待测组分含量 = 校正系数 待测试样测定值
2、用标准方法进行对照试验 :
对同一样品用标准方法和所选方法进行结果比较
对有限次测定( n ＜ 20 )，S 代替σ ，则平均值的置信区间为：
X
tS n
—— 结果表达式
t : 称为置信因子， 其大小与置信度和自由度( n-1) 有关 ,
见P24 表1 - 4
例：碳原子量的十次平行测定结果如下，计算在95%置信度下平均值的置信 区间 。 12. 0080、 12. 0120、 12. 0095、 12. 0118、12. 0097、 12. 0113 、12. 0101 、 12. 0111 、12. 0106、 12. 0102、
（二）Q 值检验法（适用于n = 3 ～ 10 次）
步骤：1）将数据由小到大排序X1 , X2 , X3 , …, X n 2）求出Q =︱邻差 / 极差︱
3）若Q ＞Q 表（P26 表1 - 5），则X 舍弃，反之保留
例：在1.11、1.12、1.16、1.12、1.13五个数据中，判断在95%置信度 下1.16 能否舍弃？ 解：1）排序 1.11、1.12、1.12、1.13、1.16 2）邻差 = 1.16 - 1.13 = 0.03 ， 极差 = 1.16 - 1.11 = 0.05
Sr ,甲
0.9 2 0.7 2 2 0.2 2 4 0.12 0.40 n 1 10 1
2
100 0 0.80
医学论文中实验设计方面的错误辨析与释疑
C²σ²/D²等。其中，N为样本量，Z为标准正态分布下的临界值（根据α和β值 确定），σ为总体标准差估计值，d为容许误差范围，C为样本与总体比例的t 分布临界值（根据α和β值确定），D为组间差值估计值。实际应用中需要根 据具体情况选择合适的公式进行计算。
3、混淆实验组与对照组有何危 害？
混淆实验组与对照组会导致无法准确比较两组之间的差异，影响结果的可靠性。 如果将实验组的试剂误加入对照组，或将对照组的试剂误加入实验组，就会造 成两组之间的差异无法准确解释，导致研究结论出现偏差甚至错误。因此，
谢谢观看
在医学研究中，定量资料统计分析具有至关重要的地位。然而，由于对统计学 的误解和不正确的应用，许多论文在定量资料分析方面存在错误。下面我们来 探讨一些常见的错误及其辨析方法。
1、错误的数据分析方法
在医学论文中，作者有时会使用不恰当的统计分析方法，导致结论的误导。例 如，使用t检验来比较两组非正态分布的数据，或未能正确理解卡方检验的适 用范围。在遇到这类问题时，我们需要仔细审查所用统计方法的合适性，并确 保数据满足所使用方法的假设。
在实验过程中必须严格区分实验组和对照组，避免混淆现象的发生。
参考内容
医学论文中定性资料统计分析的 错误辨析与释疑
定性资料统计分析在医学论文中具有重要意义，但其中也存在着一些常见的错 误和误解。本次演示将介绍定性资料统计分析的基本步骤，并探讨如何在分析 过程中避免和解决可能出现的错误。
在医学研究中，定性资料通常包括问卷调查、访谈、病例登记等。这些资料通 常能够反映研究对象的主观感受、态度、行为以及疾病的特征等信息。收集定 性资料时，需要注意保证数据的真实性和完整性。
1、什么是随机化原则？
随机化原则是指在实验过程中，研究对象在实验组和对照组之间的分配应该是 随机的，即每个研究对象都有同等的机会被分配到实验组或对照组。通过随机 化原则，可以消除潜在的混杂因素的影响，保证各组之间的均衡性，从而提高 结果的可靠性和准确性。
常见试验设计定量资料统计分析错误辨析
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常见试验设计定量资料统计分析错误辨析
高辉 ，胡 良平 金 松华。 ， ．郭晋 李 长平 ，
１ ．军 事 医学 科 学 院 生 物 医学 统 计 学 咨 询 中 心 ，北 京 １ ０ ５ ０８０
２ ．北 京 华 素制 药 股 份 有 限 公 司 ，北 京 １ ０ ５ ０ ８０
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能 正 确 地 实 现 定 量 资 料 的 统 计 分 析 呢 ？ 关 键 是 两
独立性要求 。正态性要 求各 组定量 资料 分别 取 自正
态分 布 的 总体 ， 差 齐 性 要 求 各 试 验 （ 验 ） 素 的 各 方 实 因 水 平 组 的总 体 方 差 相 等 ； 对 于 具 有 重 复 测 量 设 计 的 而 定 量 资 料 ， 要 检 查 其 是 否 满 足 Ｈｕｎ － ｅ ｔ Ｈ Ｆ 还 ｙ ｈＦ ｌ （ — ） ｄ
常见科研设计类型与分析方法正误辨析-wusong6
随机原则------假随机分组
对照原则----无对照
对照原则------假对照
例：某人在研究某药物治疗铅中毒的驱铅效果时,将30名 铅中毒工人脱离现场后住院治疗的结果列出来,发现无论 是“血铅”还是“尿铅”的数值,治疗后都明显低于治疗前,经 统计学处理得出差异有统计学意义的结论。 虽然“疗前与疗后”是自身对照研究,但未排除患者“自动排 泄的影响”,将人体自身排泄的血铅量和尿铅量都归功于驱 铅药物的效果显然是不妥的。
试验设计核心内容之二
四原则
所谓“四原则”就是随机、对照、重复和均衡原则,它们在 选取和分配受试对象、控制重要非试验因素对观测结果的 干扰和影响、提高组间均衡性、提高结论的可靠性和说服 力等方面将起到“保驾护航”的作用；
2
随机化原则
随机化原则：指在选取样本时,应确保总体中任何一个个体都有同等 的机会被抽取进入样本。在分配样本时,应确保样本中任何一个个体 都有同等的机会被分入任何一个组中去，或同等机会先后参加试验。 随机：随机抽样、随机分组和随机顺序 王家良教授曾抽样调查了1985—1990年35种中华医学会系列杂志 发表的RCT的研究论著，共计164篇，其中交待了随机分组方法者 仅为约2%;交待了随机分组方法，但有错误者为5.5%;79.3%的 论著提到研究为随机对照试验，但文中根本未见关于随机分组方法与 方式的叙述。
现代生物统计学的奠基人之一 Fisher说:“试验完成后再去找统 计学者求教,无异于请统计学者为 试验结果进行‘尸体解剖’。统计学 者或许只能告诉你试验失败的原 因”。
R. A. Fisher
汇报提纲
一、科研设计概述 二、常规统计分析方法 三、科研设计错误辨析 四、常见统计学错误辨析
浅析定性资料统计分析常见失误
档案受温度 、湿度 、光 、灰尘、有害气体 、有害生物等影 响 ，可能会遭到或多或少的损坏 ，为了保护其完整性 ，这就需
要我们 的 日常维护。
４２ １ ． ． 定时对 档案室进行温度、湿度 的测量并采取通风、
增 （ 降）温 、增 （ 降）湿等措施 。
４ ２ ２经常性对档案室及周边环境进行清扫 ，确保清 洁。 ．．
４１ 利 用 ．
５ 当前无偿献血档案管理上的问题 。
５１ 资金 不足 ，设 施 落后 ．
血站 是不 以盈利为 目的的全额事业性 单位 ， 自身发展能 其 力有限，很 多设施难以落实。国标 Ｇ ／ ７４ １９ ＢＴ ９ ０－ ９９对于纸张 进行 了明确 的规定 ， 但是这必然就会加 大血站的运营成本，血
维普资讯
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２ ０ 年 ３ 第 ４卷第 ３ ０７ 月 期
Ｗｏｌ ｅｌ ｉ ｓ ｒ ｄＨ ａｈＤｇ ｔ ｔ ｅ
的办法很多各有利弊 。 备份机备份 ： 把服务器上的数据库全部拷 贝到其他计算机 上 ，安全是安全。但是只能备份拷 贝一瞬 间的数据 ，以后 发生 的数据 只能等下一次拷贝 ， 不具 实时性 ， 且病毒入侵 时服务器 的数据也会拷贝至备份机 。 光盘备份：同拷 贝备份一样 ， 不具实时性 ， 但是其易于保
制度，借 出档案及时予 以收回。
４２ 维护 。
浅析定性资料统计分析常见失误
余立萍 王 南平
（ 湖北宜 昌三峡 大学医学院预 防医学教研 室 中图分类号：Ｒ ９ ． ２ １７３２ 文献标识码：Ａ
４ ３０ ） ４０３ 文章编 号：１７ －０ ５ （０ ７ － ２ ０ ２ ５ ８ ２０ ）３ ０ １－ ３ ６ ０
医学论文中统计分析错误辨析与释疑_11_ _定量资料分析方法的合理选择
·961 ·
·争鸣与教育·
医学论文中统计分析错误辨析与释疑 (11)
—定量资料分析方法的合理选择
胡良平 周宇红 李子建 刘惠刚
一 、难以辨析的具有重复测量的设计 在前一讲中 ,我们介绍了具有重复测量的多因
表 4 实验前后血清 EPO 浓度 (U/ L)
是否
是否
EPO 治疗 ACEI 治疗
EPO 浓度 (U/ L) ( x ±s)
试验前
试验后
是
否
15. 1 ±4. 5
14. 5 ±5. 1
是
是
14. 8 ±5. 1
14. 1 ±4. 0
否
否
24. 5 ±3. 2
25. 1 ±2. 1
否
是
23. 8 ±4. 0
作者单位 :100850 北京 ,军事医学科学院生物医学统计咨询中心 (胡良平 ,李子建) ;解放军总医院老年心血管病研究所 (周宇红) ;首 都医科大学继续教育学院 (刘惠刚)
CSF 不用与用”的 4 种组合 。将这 4 种组合视为 4 个实验条件 ,每个实验条件下的 10 只小鼠在 7 个不 同的时间点上被重复观测 WBC 的值 ,故与表 1 对应 的实验设计类型应叫做具有一个重复测量的三因素 设计 。若将该表资料用表 2 的形式表达 ,则容易辨 别出它所从属的设计类型 。
10. 2 ±5. 5
本例属于具有一个重复测量的三因素设计 ,应 采用与之相对应的方差分析 。通过分析 ,可以得到 “是否 EPO 治疗”“、是否 ACEI 治疗”、“治疗前后”以 及多项交互作用对 EPO 浓度的影响是否具有统计 学意义 。
分析化学第二章定量分析中的误差及结果处理
| dn
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ|
| di
i 1
|
n
n
• 相对平均偏差：
d X
100%
• 例：测定某试样中氯的百分含量，三次分析结果分别为 25.12、25.21和25.09，计算平均偏差和相对平均偏差。
如果真实百分含量为25.10,计算绝对误差和相对误差。
• 解：平均值
X
25. 12
25. 21 3
25.
误差的表示方法
• 误差可用绝对误差和相对误差表示。 • 绝对误差表示测定值与真实值之差。 • 绝对误差 E＝X (测定值) – T (真实值) • 正值表示测定结果偏高，负值表示测定结果偏低。
• 相对误差指误差在真实结果中所占的百分率
•
相对误差Er=
E T × 100%
• 它能反映误差在真实结果中所占的比例.
分析天平
±0.0001
5.1023
5.1023± 0.0001
半微量 分析天平
±0.00001
5.10228
5.10228 ± 0.00001
1、准确度与误差
• 准确度表示测量结果与真实值相接近的程度，以误差来表 示。
• 误差：分析结果与真实值之间的差值称为误差。 分析结果大于真实值，误差为正， 分析结果小于真实值，误差为负。
• 例3-1 某同学用分析天平直接称量两个物体，一为5.0000g， 一为0.5000g, 试求两个物体的相对误差。
• 解：用分析天平称量，两物体称量的绝对误差均为 5.0000g, 则两个称量的相对误差分别为，
2、精密度和偏差：
• 在实际分析中，真实值难以得到，常以多次平行测定结果 的算术平均值代替真实值。
资料分析易错点分析
国考冲刺：行测资料分析易犯错误清点资料分析作为行政职业能力测验的一个重要模块，一般有四段材料，共20个题目，占总分的比重较大。
在以往的考试中，资料分析题被放在了行测考试的最后，由于“时间紧、任务重”，成为绝大部分考生最容易失分的一个模块。
2010年国家公务员考试将资料分析模块放在行测考试的第四部分，避免考生因为时间关系而失分的现象，更科学的遵循了公务员考试“选拔优秀人才”的特点。
为提高考生在资料分析模块的得分率，我们将资料分析模块易犯的错误进行了汇总，希望引起广大考生注意，在考试过程中避免类似错误出现。
汇总结果如下：1、概念混淆。
在资料分析模块有很多统计概念在形式上十分相似，如“增长与增加”、“同比与环比”、“顺差与逆差”等，很多考生在答题时由于概念混淆而丢分。
【例】根据表格资料回答问题。
全国进出口简要情况表(2004年) 额单位：亿美元注：1美元＝8．30元1、 2004年7月我国进出口差额为( )亿美元。
A．顺差48.7 B．逆差48.7 C．顺差20.2 D．逆差20.2【解析】通过观察表格资料，很容易得出：510.0-489.8=20.2亿美元。
因为出口总值大于进口总值，因此为贸易顺差，答案为C。
这是一道很简单的计算题，但如果考生不清楚“顺差”与“逆差”的区别，很容易错选D。
一些常用统计概念是资料分析的基础，考生在备考过程中应注意对这些统计术语及统计概念准确理解、掌握。
2、审题马虎。
资料分析中的试题难度适中，极少有难题出现，部分考生失分往往是由于审题不认真造成。
常见错误有：单位问题、标题问题等。
（1）单位问题。
答题时应注意题目设置的单位陷阱。
1、2003-2005年中我国货物进出口总额排名第一的年份，进出口差额为（）亿美元。
A．5122.4 B．8374.4 C．1020.0 D．6599.5【解析】根据表格数据，我国货物进出口总额排名第一年份为2005年，因此，2005年货物进出口差额为：7619.5-6599.5=1020.0亿美元，答案为C。
“医学论文中统计分析错误辨析”资料汇总
“医学论文中统计分析错误辨析”资料汇总目录一、医学论文中统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与描述之三二、医学论文中统计分析错误辨析与释疑定性资料分析方法的合理选择三、医学论文中统计分析错误辨析与释疑直线相关与回归四、医学论文中统计分析错误辨析与释疑实验设计类型的合理选择五、医学论文中统计分析错误辨析与释疑实验设计原则的正确把握六、医学论文中统计分析错误辨析与释疑定性资料统计分析方法的合理选择医学论文中统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与描述之三本文旨在探讨医学论文中统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与描述之三。
通过对前人研究的回顾，总结了医学论文中常见的统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与描述之三的类型和原因。
同时，本文采用实证研究方法，对医学论文中的统计分析错误进行辨析，并探讨其对学生成绩的影响。
结果表明，医学论文中的统计分析错误会影响学生对统计资料的理解和正确使用，应引起重视。
医学论文中的统计分析是研究医学领域问题的重要手段之一。
然而，由于多种原因，医学论文中的统计分析存在一些错误辨析与释疑统计资料的问题，这会影响研究结果的准确性和可靠性。
本文旨在探讨医学论文中统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与描述之三，以帮助学生更好地理解和使用统计资料。
先前的研究表明，医学论文中的统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与描述之三主要包括以下几个方面：（1）统计学假设前提的误解；（2）不恰当的统计学方法；（3）统计结果的不合理解释；（4）误用和滥用统计指标；（5）统计样本的偏差和质量问题。
这些错误辨析与释疑统计资料的问题会影响医学论文的质量和研究结果的可靠性。
本文采用实证研究方法，随机选取了多篇医学论文，对其中的统计分析进行仔细阅读和分析。
同时，本文还对这些医学论文中存在的统计分析错误进行分类和归纳，并对其产生的原因和影响进行探讨。
通过分析发现，医学论文中常见的统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与描述之三主要包括以下几个方面：统计学假设前提的误解。
定量分析误差范文
定量分析误差范文引言：1.仪器误差：精密仪器在设计、生产和使用过程中都难免出现一定的误差，例如测量仪器的刻度不准确或灵敏度不均匀，都会引起定量分析结果的误差。
2.人为误差：在进行定量分析实验时，操作人员的技术水平和经验都可能会产生误差。
比如，分析前不完全洗净实验设备，导致前后两次实验结果不一致；又或者在样本制备过程中，误差地加入了其他物质，导致结果偏差。
二、误差的影响因素：1.实验条件：实验环境的温度、湿度、光照等因素都会对定量分析结果产生一定的影响。
例如，在温度较高的条件下进行溶解实验，会导致反应速率加快，进而影响溶解度的测量结果。
2.样品质量：样品的纯度、含水量、杂质等因素都会对定量分析结果产生影响。
例如，在测定食品中其中一种成分的含量时，如果样品本身含有其他成分的杂质，就会导致实际测量出的该成分含量低于真实值。
3.数据处理方法：对于定量分析结果的数据处理方法也会对结果准确性产生影响。
例如，使用不恰当的统计方法或者对数据处理过程中出现漏算或重复计算等错误，都会导致结果偏差。
三、解决误差的方法和建议：1.选用合适的仪器和设备：在进行定量分析实验前，要仔细选择合适的仪器和设备，并保证其准确性和稳定性。
同时，在使用过程中要进行仪器的校准和维护，以减小仪器误差的影响。
2.确保实验条件的一致性：在进行定量分析实验时，尽可能保持实验条件的一致性，例如温度、湿度等环境因素，以减小其对结果的影响。
3.提高操作人员的技术水平：操作人员要具备扎实的理论基础和丰富的实验经验，在实验操作过程中严格按照标准操作程序进行，减小人为误差的产生。
4.样品制备和处理的标准化：在进行定量分析实验前，要对样品进行合适的制备和处理，保证样品的纯度和质量。
同时要规范操作流程，减小样品制备过程中的误差。
5.合理选择数据处理方法：对于定量分析结果的数据处理，要选择合适的统计学方法，并进行严谨的计算过程，以确保结果的准确性。
6.多次重复实验：在进行定量分析时，可通过多次重复实验来取平均值或者计算标准差，以提高结果的可靠性。
定量分析错误辨析课件
4.2.4 正交设计方面 存在的问题
【实例4~8】设计不够合理、资料未作统计 处理
（1）原先的设计、资料、统计分析方法、 结果与结论
（2）对差错的分析 （3）释疑
水平
1 2 3
A PVP浓度
(%) 1 3 5
B PVP用量
(ml) 75 100 125
35～39 2391 753 2915 677 2787 511 3318 831 2707 584 3492 482
合计 3156 1126 3065 716 3080 666 3643 801 3248 782 3569 870
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
4.1928 3.6835
8
4223
914
3.6256 2.9609
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
注：由于本组数据相差较大，故取其对数使之满足正态性条件，经t检验得 ：P<0.05。
4.2.2 误用t检验分析单因素 多水平设计资料
【实例4.4】误用t检验进行多个均值 间的两两比较
（1）原先的设计、资料、统计 分析方法、结果与结论
（2）对差错的分析 （3）释疑
表4-4 八例恶性滋养细胞肿瘤患者灌注治疗前后hcG值（pmol/L） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
病例号
疗前值（x1） 疗后值（x2）
lgx1
lgx2
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1
1280000
210000
6.1072 5.3222
《定量分析中的误》课件
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07 总结与展望
总结定量分析中的误差来源、处理方法、分析方法和控制策 略等方面的内容。
定量分析中 的误差来源
误差处理方 法
误差分析方 法
误差控制策 略
展望未来定量分析技术的发展趋势和应用前景。
定量分析技术发展趋势：随着科技的不 断进步，定量分析技术将朝着更加智能 化、自动化、高精度、高效率的方向发 展。
对结果的影响：可 能导致实验结果偏 离真实值，影响分 析结果的可靠性
误差的传递与控制
误差的传递：误差 在分析过程中的传 递规律和控制方法
误差的控制：减少 误差的方法和措施， 提高分析准确度的 途径
误差的表示：误差 的表示方法及其含 义
误差的分类：系统 误差、随机误差和 过失误差的分类和 特点
04
建立误差控制模型：根据测量方法和数据处理技术的特点，建立误差控制模型，对误差进行 定量分析和评估。
实施误差控制措施：根据误差控制模型，采取相应的误差控制措施，如改进测量方法、优化 数据处理技术、加强实验操作管理等。
加强实验操作规范和标准化管理
制定详细的实验操作规范
建立标准化管理体系
加强实验人员的培训和考核
添加标题
原理：抵消法利用了误差的对称性，通过引入一个与误差大小相等、方向相反的量，使得测量结 果中的误差相互抵消，从而得到更准确的测量结果。
添加标题
应用：抵消法在定量分析中广泛应用于各种测量仪器和实验方法中，如天平、分光光度计等。通 过采用抵消法，可以有效地减小误差对测量结果的影响，提高测量的准确度。
定量分析的重要性
帮助科学家更好地 理解自然现象
促进科学技术的进 步和发展
提高生产效率和产 品质量
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h
9
【实例4.3】忽视t检验的前提 条件和可疑值的影响
（1）原先的设计、资料、统计 分析方法、结果与结论
（2）对差错的分析 （3）释疑
h10Biblioteka 表4-4 八例恶性滋养细胞肿瘤患者灌注治疗前后hcG值（pmol/L） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
x
组别
例数
T3
T4
rT3
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
浅昏迷
30 0.950.38 49.213.4 0.310.13
中度昏迷 19 0.730.28 44.510.56 0.440.19
重度昏迷 13 0.510.15 39.67.20 0.540.22
氯化锂 烟碱 ———————————————————————
与 否 与否 时间(h)：0.7
1.5
3
5
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
－－
0.00.4 0.20.5 0.10.4 0.30.5
＋－
0.70.5 0.10.5 0.10.6 0.20.5
－＋
1.20.8 0.10.6 0.40.5 0.40.3
组别
例数
T3
T4
rT3
x ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
昏迷病人
62 0.610.25 44.7910.60 0.460.29
对照组
62 1.860.77 129.5025.74 0.220.19
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
h
13
表4-5 (b) 62例不同程度昏迷病人血清T3、T4、rT3 （nmol/L）变化(s)
病例号
疗前值（x1） 疗后值（x2）
lgx1
lgx2
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
1
1280000
210000
6.1072 5.3222
2
75500
3300
4.8779 3.5185
3
12450
2210
4.0952 3.3444
4
1500000
9.3
6.1761 0.9685
h
11
4.2.2 误用t检验分析单因素 多水平设计资料
【实例4.4】误用t检验进行多个均值
间的两两比较
（1）原先的设计、资料、统计分析
方法、结果与结论
（2）对差错的分析
（3）释疑
h
12
表4-5(a) 62例昏迷病人血清T3、T4、rT3（nmol/L） 与对照组比较(Xs)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
对照组： 14 10 12 16 13 14 12 10 13 9 党参组： 21 24 18 17 22 19 18 23 20 18 黄芪组： 24 20 22 18 17 21 18 22 19 23
淫羊藿组： 35 27 23 29 31 40 35 30 28 36
h
3
表1 用ｔ检验与方差分析处理【例1】资料的区别
定量资料统计分析
错误辨析
h
1
1、 为什么不能用ｔ检验 取代方差分析
（1）问题的提出 为什么不能用ｔ检验取代方差分析
及其两两比较？ （2）不能用ｔ检验取代方差分析的理由
①单因素K（K≥3）水平设计时的情形 ②多因素设计时的情形
h
2
①单因素K（K≥3）水平 设计时的情形
【例1】 研究单味中药对小鼠细胞免疫机能的影响，把40 只小鼠随机均分为4组，每组10只，雌雄各半，用药15d 后测定E-玫瑰结形成率（%），结果如下，试比较各组 总体均值之间的差别有无显著性意义？
②多因素设计时的情形
误用t检验不仅无法分析因 素之间的交互作用的大小，而 且，由于所选用的数学模型与 设计类型不匹配，易得出错误 的结论。
h
5
表2 注射氯化锂或烟碱后不同时间大鼠体温的下降值
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
使 用 使用 第二次注射后不同时间（h）体温下降值（℃）
4.2.5 误用t检验分析重复测量设计资料
h
7
4.2.1 选用参数检验还是 非参数检验
【实例4.2】忽视t检验的前提条件 （1）原先的设计、资料、统计 分析方法、结果与结论 （2）对差错的分析 （3）释疑
h
8
表4-3 两组患者头孢唑啉钠药物动力学参数比较(X+s)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
小：0.05 （假定=0.05）
结论的可靠性
低：统计量的自由度小 高：统计量的自由度大
（=18）
（=36）
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
注：自由度大，所对应的统计量的可靠性就高，它相当于“权重”，也类似于产 生“代表”的基数，基数越大，所选出的“代表”就越具有权威性。
h
4
5
10000
2500
4.0000 3.3979
6
9700
1203
3.9868 3.0803
7
15588
4825
4.1928 3.6835
8
4223
914
3.6256 2.9609
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
注：由于本组数据相差较大，故取其对数使之满足正态性条件，经t检验得 ：P<0.05。
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
比较的内容
ｔ检验
方差分析加q检验
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资料的利用率
低：每次仅用两组
高：每次要用全部数据
对原实验设计的影响 残：割裂了整体设计
全：与原实验设计相呼应
犯假阳性错误的概率 大：1-(1-0.05)6=0.265
组别
a (h-1)
k10 (h-1)
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x老s 年组(n=7)
0.6213 0.1177 0.2856 0.0427
60岁以下组(n=5 )
3.5505 3.5553 0.8257 3.5329
成组 t检验t值：
1.84
1.60
P值：
>0.05
>0.05
＋＋
1.70.6 0.70.6 0.30.6 0.10.5
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h
6
2、 实例与释疑
4.2.1 选用参数检验还是非参数检验
4.2.2 误用t检验分析单因素多水平
设计资料
4.2.3 误用t检验分析析因设计资料
4.2.4 正交设计方面存在的问题