SPSS軟件在藥物研究中的應(yīng)用

1、畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)中文摘要目的SPSS軟件在藥物研究中的應(yīng)用摘要:SPSS被稱為社會(huì)學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包，是世界上使用最廣泛的專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件。它以其推理嚴(yán)謹(jǐn)、結(jié)論可靠、操作方便的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，在科學(xué)研究中發(fā)揮著巨大的作用。集數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)分析、報(bào)表制作、圖形繪制于一體，是非專業(yè)統(tǒng)計(jì)人員使用最多的統(tǒng)計(jì)分析軟件。本課題主要基于胎糞吸入綜合征患兒肺表面活性物質(zhì)對(duì)血管血小板衍生生長(zhǎng)因子影響的醫(yī)學(xué)實(shí)例。采用SPSS軟件，卡方檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)對(duì)治療前后的性別、分娩方式和血清血小板衍生生長(zhǎng)因子進(jìn)行分析。結(jié)果表明，治療組和對(duì)照組嬰兒性別和分娩方式無(wú)顯著差異。應(yīng)用肺表面活性物質(zhì)治療胎糞吸入綜合征，可通過(guò)下調(diào)血小板衍生生長(zhǎng)

2、因子的表達(dá)，抑制肺部炎癥反應(yīng)，減輕肺損傷。關(guān)鍵詞:SPSS肺表面活性物質(zhì)胎糞吸入綜合征卡方檢驗(yàn)T檢驗(yàn)1導(dǎo)言1.1簡(jiǎn)介在科學(xué)研究的過(guò)程中，我們經(jīng)常會(huì)得到大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)中包含了很多有價(jià)值的信息。要準(zhǔn)確、科學(xué)地提取這些信息，必須應(yīng)用各種統(tǒng)計(jì)分析方法。如何選擇合適的統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)研究結(jié)果的快速、科學(xué)處理，并得出正確的結(jié)論，是生物醫(yī)學(xué)研究中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。但是在生物醫(yī)學(xué)研究過(guò)程中，由于各種條件的限制，往往不允許我們對(duì)實(shí)驗(yàn)過(guò)程進(jìn)行反復(fù)的觀察和測(cè)量，導(dǎo)致我們能得到的一些實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)有時(shí)非常少。所以我們往往需要一些技術(shù)軟件，通過(guò)對(duì)相對(duì)少量的實(shí)驗(yàn)案例進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和處理，得到我們需要的數(shù)據(jù)，來(lái)

3、推測(cè)所有研究對(duì)象的發(fā)展規(guī)律。SPSS軟件的出現(xiàn)為我們的研究提供了便利。1.2 SPSS軟件介紹及研究現(xiàn)狀SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是縮寫，即社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)程序，是世界上最早的統(tǒng)計(jì)分析軟件。它與SAS(統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng))和BMDP(生物醫(yī)學(xué)程序)一起被稱為世界上最有影響力的三大統(tǒng)計(jì)軟件1，2。SPSS之所以叫社會(huì)學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包，是為了強(qiáng)調(diào)它在社會(huì)科學(xué)中的應(yīng)用，因?yàn)樯鐣?huì)科學(xué)研究中的很多現(xiàn)象都是隨機(jī)發(fā)生的，需要用統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率論的定理進(jìn)行研究。事實(shí)上，它可以在社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮巨大的作用，已經(jīng)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、生物學(xué)、教育學(xué)、心

4、理學(xué)、醫(yī)學(xué)和體育、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、商業(yè)和金融【SAS是最完整、最強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析軟件。具有完善的數(shù)據(jù)管理和統(tǒng)計(jì)分析功能，是懂統(tǒng)計(jì)、喜歡編程的專業(yè)人士的首選。與SAS相比，SPSS是非專業(yè)統(tǒng)計(jì)人員的首選。國(guó)際學(xué)術(shù)界有一個(gè)不成文的規(guī)定，就是在國(guó)際學(xué)術(shù)交流中，SPSS軟件所做的所有計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析都不需要解釋算法，可見(jiàn)其影響力之大，聲譽(yù)之高。20世紀(jì)60年代末，他就讀于 HYPERLINK ./%20%20%20%20:/baike.baidu%20%20%20%20/view/282776.htm t _blank 美國(guó)斯坦福大學(xué)三個(gè)研究生共同發(fā)明創(chuàng)造了SPSS軟件，成立了SPSS軟件公司。與此同時(shí)

5、，在1975年，他們建立了SPSS公司的總部來(lái)坐鎮(zhèn) HYPERLINK ./%20%20%20%20:/baike.baidu%20%20%20%20/view/36045.htm t _blank 芝加哥。1984年，SPSS總部首次開(kāi)發(fā)出世界上第一個(gè)計(jì)算機(jī)版本的SPSS/PC+統(tǒng)計(jì)分析軟件，開(kāi)創(chuàng)了SPSS軟件計(jì)算機(jī)系列產(chǎn)品的發(fā)展方向，大大擴(kuò)展了其應(yīng)用范圍，并迅速應(yīng)用到 HYPERLINK ./%20%20%20%20:/baike.baidu%20%20%20%20/view/10445.htm t _blank 自然科學(xué)、 HYPERLINK ./%20%20%20%20:/baike.

6、baidu%20%20%20%20/view/1318218.htm t _blank 技術(shù)科學(xué)、 HYPERLINK ./%20%20%20%20:/baike.baidu%20%20%20%20/view/50546.htm t _blank 社會(huì)科學(xué)在各個(gè)領(lǐng)域，世界上許多有影響力的報(bào)刊雜志都在自動(dòng)統(tǒng)計(jì)圖表、深入分析數(shù)據(jù)、簡(jiǎn)單易用、功能齊全等方面對(duì)SPSS軟件給予了很高的評(píng)價(jià)和好評(píng)。直到今天， HYPERLINK ./%20%20%20%20:/baike.baidu%20%20%20%20/view/637703.htm t _blank SPSS軟件歷史，40多年的成長(zhǎng)，全球約有25萬(wàn)

7、用戶在使用這款產(chǎn)品，他們分布在 HYPERLINK ./%20%20%20%20:/baike.baidu%20%20%20%20/view/20429.htm t _blank 通訊、 HYPERLINK ./%20%20%20%20:/baike.baidu%20%20%20%20/view/178859.htm t _blank 醫(yī)療，會(huì)計(jì)， HYPERLINK ./%20%20%20%20:/baike.baidu%20%20%20%20/view/20233.htm t _blank 銀行、 HYPERLINK ./%20%20%20%20:/baike.baidu%20%20%20

8、%20/view/17039.htm t _blank 證券、 HYPERLINK ./%20%20%20%20:/baike.baidu%20%20%20%20/view/16482.htm t _blank 保險(xiǎn)、 HYPERLINK ./%20%20%20%20:/baike.baidu%20%20%20%20/view/477052.htm t _blank 制造行業(yè)， HYPERLINK ./%20%20%20%20:/baike.baidu%20%20%20%20/view/8211.htm t _blank 商業(yè)、市場(chǎng)調(diào)研、科研和教育等。 HYPERLINK ./%20%20%2

9、0%20:/baike.baidu%20%20%20%20/view/257682.htm t _blank 領(lǐng)域和 HYPERLINK ./%20%20%20%20:/baike.baidu%20%20%20%20/view/114338.htm t _blank 行業(yè)，是世界上應(yīng)用最廣泛的專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件4，5。例如，在藥學(xué)研究領(lǐng)域，文彬等人通過(guò)實(shí)例探討了SPSS軟件包在藥學(xué)研究中的實(shí)際應(yīng)用，結(jié)果表明應(yīng)用SPSS軟件可以使數(shù)據(jù)處理更快、更準(zhǔn)確6。2004年，周志恒等人用SPSS軟件在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中進(jìn)行了計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)實(shí)踐，發(fā)現(xiàn)用SPSS軟件輔助醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情，提高了學(xué)生對(duì)

10、實(shí)際數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析能力，明顯改善了教學(xué)效果7。2007年范蠡吳偉應(yīng)用SPSS軟件研究了不同因素對(duì)溶血磷脂乳化特性的影響，得出SPSS軟件適用于溶血磷脂乳化條件的研究8。2009年，徐東升、衛(wèi)哲等。進(jìn)行了短期負(fù)荷特性分析和預(yù)測(cè)研究，將SPSS軟件應(yīng)用于電力系統(tǒng)，從多個(gè)方面闡述了SPSS軟件在電力系統(tǒng)負(fù)荷特性分析中的應(yīng)用。由此得出結(jié)論，SPSS軟件能更清晰地了解短期負(fù)荷特性的關(guān)系、變化規(guī)律和影響，對(duì)提高負(fù)荷預(yù)測(cè)水平具有重要意義9。SPSS是世界上第一個(gè)通過(guò)使用圖形菜單來(lái)促進(jìn)頁(yè)面統(tǒng)計(jì)分析的軟件。 HYPERLINK ./%20%20%20%20:/baike.baidu%20%20%20%20/vi

11、ew/37.htm t _blank 軟件它最突出的特點(diǎn)是用戶界面非常友好，輸出結(jié)果極其漂亮。它將幾乎所有的功能都顯示在一個(gè)統(tǒng)一的、規(guī)則的界面中，通過(guò)使用Windows窗口顯示各種數(shù)據(jù)管理和分析方法的功能，并在對(duì)話框中顯示各種功能選項(xiàng)。用戶只要學(xué)會(huì)掌握一定的計(jì)算機(jī)操作技能，懂得一些統(tǒng)計(jì)分析原理，就可以利用軟件為具體的科研工作服務(wù)。SPSS的數(shù)據(jù)輸入和管理類似于EXCEL中的數(shù)據(jù)輸入和管理，數(shù)據(jù)接口通用，可以方便地從其他數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)。其統(tǒng)計(jì)分析流程包括常用的、成熟的統(tǒng)計(jì)流程，完全可以滿足非統(tǒng)計(jì)專業(yè)人員的工作需求。輸出非常漂亮漂亮，而且是以特殊的SPO格式存儲(chǔ)，可以轉(zhuǎn)換成HTML格式等文本格式

12、。對(duì)于了解老版本編程工作原理的用戶，SPSS還有一個(gè)語(yǔ)法生成窗口。用戶只需在菜單中選擇各種選項(xiàng)，然后按下“粘貼”按鈕，即可自動(dòng)生成標(biāo)準(zhǔn)的SPSS程序，極大地方便了廣大用戶10。利用SPSS軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和計(jì)算，只需通過(guò)選擇菜單、填寫對(duì)話框、選擇按鈕等簡(jiǎn)單操作即可完成，省去了編程的繁瑣工作11。使用這個(gè)統(tǒng)計(jì)軟件，你不僅可以得到分析后的數(shù)值結(jié)果，還可以得到直觀、清晰、美觀的統(tǒng)計(jì)圖。SPSS的自動(dòng)圖形生成功能使圖形制作非常方便，內(nèi)容豐富，語(yǔ)言簡(jiǎn)潔，圖文并茂。1.3應(yīng)用SPSS軟件應(yīng)注意的問(wèn)題我們用SPSS做統(tǒng)計(jì)分析的時(shí)候，最好用英文版，因?yàn)橛⑽陌娴墓δ鼙容^全。而且因?yàn)镾PSS軟件有很多版本，所以在

13、使用的時(shí)候要注意各個(gè)版本的差異，這樣才能更好的使用。另外，SPSS軟件只是一個(gè)有用的數(shù)據(jù)分析工具，但并不是萬(wàn)能的。在解釋SPSS的結(jié)果時(shí)，要把統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和參數(shù)與實(shí)際問(wèn)題結(jié)合起來(lái)。比如在藥學(xué)研究數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析中，只有將藥學(xué)專業(yè)知識(shí)與統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和參數(shù)相結(jié)合，才能得出滿意的分析結(jié)論。1.4論文的研究能力本文主要基于肺表面活性物質(zhì)對(duì)胎糞吸入綜合征患兒血管血小板衍生生長(zhǎng)因子影響的醫(yī)學(xué)實(shí)例。利用SPSS軟件，對(duì)胎糞吸入綜合征患兒的性別和分娩方式進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，對(duì)治療前后血清中PDGF的數(shù)據(jù)進(jìn)行配對(duì)T檢驗(yàn)，介紹如何利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)現(xiàn)科學(xué)準(zhǔn)確的科研數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，學(xué)習(xí)掌握SPSS統(tǒng)計(jì)軟件在藥物研究中的應(yīng)用。SP

14、SS軟件的統(tǒng)計(jì)分析方法SPSS軟件具有使用對(duì)話框管理和分析數(shù)據(jù)的功能，有一些常用的統(tǒng)計(jì)方法:探索性統(tǒng)計(jì)、t檢驗(yàn)、生存分析、協(xié)方差分析、聚類分析、logistic回歸分析、判別分析和非參數(shù)檢驗(yàn)12。SPSS常用的統(tǒng)計(jì)分析方法有很多，包括數(shù)據(jù)的整理、分析、描述和統(tǒng)計(jì)推斷，數(shù)據(jù)庫(kù)的整理和建立，變量和文檔的交換和傳遞，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)指標(biāo)的設(shè)計(jì)和計(jì)算，統(tǒng)計(jì)圖和表的描述，統(tǒng)計(jì)推斷中的T檢驗(yàn)、單因素方差分析、卡方檢驗(yàn)、非參數(shù)檢驗(yàn)、多元回歸和logistic回歸分析13。本課題主要采用配對(duì)t檢驗(yàn)和卡方檢驗(yàn)。2.1 T檢驗(yàn)原理及研究現(xiàn)狀T檢驗(yàn)，即學(xué)生的T檢驗(yàn)，是用小樣本來(lái)檢驗(yàn)整體的大樣本。其特點(diǎn)是在均值和方差未知的情

15、況下，可以檢驗(yàn)樣本均值的特征。1908年由Gasste在Biometrika上發(fā)表，由Gasste發(fā)明用于觀察葡萄酒的質(zhì)量。分為三種情況:單個(gè)樣本的均值檢驗(yàn)、獨(dú)立樣本的均值比較和配對(duì)樣本的均值比較。單樣本均值檢驗(yàn):檢驗(yàn)單個(gè)變量與給定常數(shù)的均值是否存在差異。目的是利用某一總體的樣本數(shù)據(jù)來(lái)判斷總體樣本的均值與規(guī)定的假設(shè)檢驗(yàn)值之間是否存在特征差異。這是對(duì)總體樣本平均值的假設(shè)檢驗(yàn)。獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn):是指兩個(gè)樣本相互獨(dú)立，沒(méi)有任何聯(lián)系，兩個(gè)獨(dú)立樣本在相同的條件下進(jìn)行檢驗(yàn)。研究者的主要目的是利用兩個(gè)不同人群的獨(dú)立樣本來(lái)判斷兩個(gè)人群的均值是否存在顯著差異14。這個(gè)檢驗(yàn)的條件是兩個(gè)樣本應(yīng)該是相互獨(dú)立，互不相關(guān)

16、的，即從一個(gè)群體中選取一些樣本對(duì)從其他群體中選取一些樣本沒(méi)有影響。兩組之間的樣本數(shù)量可以不同，并且樣本之間的順序可以改變。而且樣本來(lái)自兩個(gè)總體，應(yīng)該滿足正態(tài)分布的條件15。雙樣本T檢驗(yàn):其目的是利用兩個(gè)不同總體的配對(duì)樣本數(shù)據(jù)來(lái)判斷兩個(gè)總體的平均值是否存在顯著差異。配對(duì)樣本有兩個(gè)基本性質(zhì):一是兩組樣本總數(shù)相同；其次，兩組樣本的觀測(cè)值是有一定順序的，它們是相互對(duì)應(yīng)的，不能隨意改變。兩個(gè)配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的基本步驟16:(1)提出最初的假設(shè)。，分別是第一和第二人口的平均值。配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的原假設(shè)H0是兩個(gè)總體均值之間沒(méi)有顯著差異，表示為:H0。(2)選擇統(tǒng)計(jì)。配對(duì)t檢驗(yàn)使用字母t作為樣本的統(tǒng)計(jì)量。選取兩

17、對(duì)T檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的思路是:取每對(duì)觀測(cè)值的差值形成差異樣本，檢驗(yàn)差異樣本的平均值是否顯著為0。如果差異樣本的平均值顯著不等于0，則可以認(rèn)為兩個(gè)總體樣本的平均值存在顯著差異；反之，如果差數(shù)列的平均值與0沒(méi)有顯著差異?？梢哉J(rèn)為兩個(gè)人口平均數(shù)之間沒(méi)有顯著差異。(3)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)變量的觀測(cè)值和概率P值。SPSS將計(jì)算兩組樣本之間的差異，并將相應(yīng)的數(shù)據(jù)代入公式，計(jì)算T統(tǒng)計(jì)的觀察值和相應(yīng)的概率P值。(4)給出顯著性水平的，進(jìn)行決策。與給定的顯著性水平相比，如果P值小于顯著性水平，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為差異樣本的總體均值與0顯著不同，兩個(gè)總體樣本差異顯著；相反，認(rèn)為兩個(gè)人口樣本之間沒(méi)有顯著差異。在醫(yī)學(xué)研究中，T檢驗(yàn)

18、被廣泛用于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。例如，1996年，裴真和陸壽通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)，分析比較了配對(duì)T檢驗(yàn)和團(tuán)體T檢驗(yàn)的有效性，得出了配對(duì)T檢驗(yàn)的應(yīng)用條件。結(jié)果表明，要提高檢驗(yàn)效率，必須有充分的匹配設(shè)計(jì)依據(jù)17。2006年，王軍等從一個(gè)實(shí)例出發(fā)，討論了聯(lián)合用藥中藥物相互作用的統(tǒng)計(jì)分析方法。結(jié)果表明，采用多樣本T檢驗(yàn)或藥物相互作用的正交比較，結(jié)論更加清晰可靠18。2007年，莫志江和魏華齡使用SPSS軟件對(duì)體外釋藥參數(shù)進(jìn)行了估計(jì)，得出SPSS軟件適用于估計(jì)體外釋藥參數(shù)的結(jié)論19。2.2卡方檢驗(yàn)的原理和研究現(xiàn)狀卡方檢驗(yàn)又稱卡方檢驗(yàn)，是由美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家皮爾遜提出的一種廣泛使用的假設(shè)檢驗(yàn)方法。該檢驗(yàn)是一種基于X2分布

19、的假設(shè)檢驗(yàn)方法，主要用于對(duì)變量進(jìn)行分類，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)推斷總體分布是否與期望分布存在顯著差異，或者推斷兩個(gè)分類變量是否相關(guān)或相互獨(dú)立，檢驗(yàn)頻率分布的擬合優(yōu)度。原來(lái)的假設(shè)是:H0:觀察到的頻率和預(yù)期的頻率沒(méi)有區(qū)別。X2檢驗(yàn)的基本思路:首先，假設(shè)H0計(jì)算X2值，該值表示觀測(cè)值與理論值之間的偏差。根據(jù)X2分布，X2統(tǒng)計(jì)量可以確定在H0成立的條件下獲得當(dāng)前統(tǒng)計(jì)量和更極端情況的概率p。如果p很小，說(shuō)明觀測(cè)值偏離理論值太多，應(yīng)該拒絕原假設(shè)，說(shuō)明對(duì)比數(shù)據(jù)之間存在顯著差異；否則，我們無(wú)法拒絕原來(lái)的假設(shè)，仍然無(wú)法認(rèn)為所代表的實(shí)際情況與理論假設(shè)不同20。X2檢驗(yàn)計(jì)算方法分為一般公式法、特殊公式法、四表X2值修正法、

20、精確概率法和配對(duì)數(shù)據(jù)的X2檢驗(yàn)法?？ǚ綑z驗(yàn)的基本步驟:假設(shè)的目的:推斷1是否等于2。H0:1 =2 H1:12(2)方法:其中a是實(shí)際頻率，e是理論頻率。當(dāng)X2 x 20.05，1=3.84，P 0.05時(shí)，拒絕H0。當(dāng)X2 0.05時(shí)，接受H0。幾種卡方檢驗(yàn)的比較；連續(xù)性2檢驗(yàn):只適用于四格表的數(shù)據(jù)。當(dāng)n40時(shí)，所有期望頻率都大于1，只有1/5的小區(qū)的期望頻率大于1小于5；Fisher精確概率法:當(dāng)樣本量 40或期望頻率40，最小期望頻率 5時(shí)，結(jié)論與皮爾遜2基本一致?？ǚ綑z驗(yàn)有著廣泛的應(yīng)用。例如，在2010年，明輝等人分析了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，并使用卡方值比較來(lái)測(cè)試系統(tǒng)的行為。結(jié)果表明，與現(xiàn)有的入

21、侵檢測(cè)方法相比，卡方檢驗(yàn)方法具有更好的環(huán)境適應(yīng)性和數(shù)據(jù)協(xié)同分析能力21。2011年，桂斌等人利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的K.Pearson卡方假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)高校圖書館的館藏結(jié)構(gòu)與學(xué)科建設(shè)的一致性進(jìn)行了判斷。結(jié)果表明，這種量化的方法可以用來(lái)判斷圖書館的館藏在各個(gè)學(xué)科之間是否均衡，為今后的館藏建設(shè)提供了更好的指導(dǎo)22。2011年，文等利用卡方檢驗(yàn)驗(yàn)證了對(duì)比樣本之間的顯著性差異，從而實(shí)現(xiàn)了裂隙巖體統(tǒng)計(jì)平均質(zhì)量區(qū)域的劃分23。3SPSS軟件在藥物研究領(lǐng)域的應(yīng)用經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的學(xué)習(xí)，我學(xué)會(huì)了使用SPSS軟件做一些簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和解釋結(jié)果的分析技巧。這里通過(guò)一個(gè)具體的例子來(lái)介紹如何使用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)科研數(shù)據(jù)

22、的科學(xué)準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)分析，并學(xué)習(xí)掌握SPSS統(tǒng)計(jì)軟件在藥物研究中的應(yīng)用。3.1示例的介紹和設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源這個(gè)例子來(lái)自于醫(yī)科大學(xué)研究生雅麗的學(xué)術(shù)論文肺表面活性物質(zhì)對(duì)胎糞吸入綜合征患兒血管皮膚生長(zhǎng)因子和血小板衍生生長(zhǎng)因子的影響中的一些數(shù)據(jù)。3.1.2數(shù)據(jù)背景胎糞吸入綜合征(MAS)是指胎兒在子宮內(nèi)或出生時(shí)吸入的羊水中混有胎糞，導(dǎo)致呼吸道和肺泡發(fā)生機(jī)械性阻塞，并伴有肺泡表面活性物質(zhì)失活，肺組織發(fā)生化學(xué)性炎癥的一組綜合特征。出生后，胎兒主要遭受呼吸窘迫，并伴有一些其他器官損傷。MAS衍生的肺表面活性物質(zhì)(PS)在兒童中受到嚴(yán)重?fù)p害。胎糞吸入引起的缺氧和酸中毒現(xiàn)象，會(huì)損傷肺血管皮膚細(xì)胞和肺泡上皮細(xì)胞，導(dǎo)致小兒

23、肺水腫和肺出血，從而嚴(yán)重?fù)p害小兒健康，降低其肺擴(kuò)散功能，使缺氧現(xiàn)象更加嚴(yán)重。此外，肺泡型細(xì)胞的損傷導(dǎo)致肺灌注減少，PS的合成和分泌減少。本實(shí)驗(yàn)旨在觀察血小板衍生生長(zhǎng)因子(PDGF)在胎糞吸入綜合征患者血清中的表達(dá)，并探討其表達(dá)水平。外源性肺表面活性物質(zhì)替代治療可以了解PS對(duì)胎糞吸入綜合征氧合和肺炎因子表達(dá)的影響，從而為肺表面活性物質(zhì)的應(yīng)用提供理論依據(jù)。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)2008年2月至2010年1月，省兒童醫(yī)院選擇新生兒科重癥監(jiān)護(hù)室確診為胎糞吸入綜合征的新生兒。按照隨機(jī)數(shù)字表法將胎糞吸入綜合征新生兒分為肺表面活性物質(zhì)治療組(PS組)和常規(guī)治療組(對(duì)照組)。治療組22例，其中男性新生兒18例，女性新生兒4

24、例，剖宮產(chǎn)新生兒13例，自然分娩新生兒9例，常規(guī)治療組(對(duì)照組)19例，其中男性新生兒16例，女性新生兒3例，剖宮產(chǎn)新生兒8例，剖宮產(chǎn)新生兒11例。PS組和對(duì)照組除藥物治療外，均給予其他相應(yīng)的對(duì)癥治療。PS組分別給予PS 70 mg/kg。PS組和對(duì)照組患兒于點(diǎn)采集(PS組于治療后72小時(shí)采集支氣管靜脈血2ml，用離心lOmin以3000 r/min抽取上清液，在一定溫度下保存?zhèn)溆?。同時(shí)，在72小時(shí)和10個(gè)時(shí)間點(diǎn)檢測(cè)兒童血清中的PDGF水平。通過(guò)SPSS 19.0對(duì)實(shí)驗(yàn)所需的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、匯總和統(tǒng)計(jì)分析。采用卡方檢驗(yàn)分析PS治療組與對(duì)照組在性別和分娩方式上是否存在差異，采用配對(duì)t檢驗(yàn)比較治

25、療前后血清PDGF的變化。3.2性別分組數(shù)據(jù)的卡方檢驗(yàn)分析按照隨機(jī)數(shù)字表法將胎糞吸入綜合征新生兒分為肺表面活性物質(zhì)治療組(PS組)和常規(guī)治療組(對(duì)照組)。性別分組數(shù)據(jù)見(jiàn)表3.1。表3.1按性別分組的數(shù)據(jù)治療組控制組性別男人18起案件16起案件婦女4起案件3起案件總計(jì)達(dá)22起案件19起案件3.2.1建立資料檔案點(diǎn)擊Windows的/start按鈕，在/program菜單項(xiàng)/IBM SPSS statistics中點(diǎn)擊/IBM SPSS statistics 19，啟動(dòng)SPSS。執(zhí)行File /New /Data命令創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)文件，出現(xiàn)數(shù)據(jù)編輯窗口，如圖3.1所示，用于數(shù)據(jù)的輸入、編輯和顯示

26、。在輸入實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)之前，需要定義變量。定義方法如下:點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口左下方的“變量視圖”選項(xiàng)卡或雙擊列中的表頭“Var”打開(kāi)變量定義窗口，如圖3.2所示。該窗口中的每一行都代表一個(gè)變量的定義信息，包括變量名(Name)、變量類型(Type)、變量寬度(Width)、變量小數(shù)位數(shù)(Decimals)、變量標(biāo)簽、變量值標(biāo)簽(Values)、缺失值(Missing)、單元格寬度(Columns)、變量對(duì)齊格式(Align)和變量度量。目前的圖3.1數(shù)據(jù)編輯窗口圖3.2變量定義窗口根據(jù)表3.1中的數(shù)據(jù)定義變量:根據(jù)表3.1，我們可以定義三個(gè)變量，其中“組”表示組，其中“1=治療組”，“2=對(duì)照組”，“性

27、別”表示性別，其中“1=男性”，“2=女性”，“頻率”表示頻率。單擊名稱下方的單元格，輸入變量名“組”；單擊類型下方的單元格，單擊定位，單元格右側(cè)將出現(xiàn)一個(gè)按鈕。點(diǎn)擊該按鈕，會(huì)彈出一個(gè)定義變量類型的對(duì)話框。選擇變量類型，所以“組”是數(shù)值，所以選擇數(shù)值(逗號(hào)是逗號(hào)，點(diǎn)是點(diǎn)，科學(xué)記數(shù)法是科學(xué)計(jì)數(shù)，日期是日期，美元是美元，自定義貨幣是用戶定義的，字符串是字符。點(diǎn)按“小數(shù)”下方的單元格，并在單元格中輸入“0”；接下來(lái)，在Lable下的單元格中輸入“group”；要解釋組的值，請(qǐng)單擊值下方單元格中的按鈕，單擊此按鈕打開(kāi)定義變量值標(biāo)簽的對(duì)話框，在值列中輸入“1”并在標(biāo)簽中輸入“治療組”，單擊添加按鈕將值標(biāo)

28、簽添加到值標(biāo)簽列表中，然后在值列中輸入“2”并在標(biāo)簽中輸入“控制組”，并單擊添加按鈕將第二個(gè)值標(biāo)簽添加到值標(biāo)簽列表中。其他選項(xiàng)是系統(tǒng)默認(rèn)值。名稱下方在名稱下方的第二個(gè)單元格中輸入變量名稱“性別”;單擊類型下方的單元格，單擊定位，單元格右側(cè)將出現(xiàn)一個(gè)按鈕。點(diǎn)擊該按鈕，彈出變量類型定義對(duì)話框，可以選擇變量類型，“性別”為數(shù)值；al類型，因此您可以選擇數(shù)字。點(diǎn)按“小數(shù)”下方的單元格，并在單元格中輸入“0”；接下來(lái)，在Lable下的單元格中輸入“性別”；點(diǎn)擊數(shù)值下方的單元格外觀按鈕，彈出定義變量值標(biāo)簽對(duì)話框。在值列中輸入“1”，在標(biāo)簽中輸入“男性”，點(diǎn)擊添加按鈕將值標(biāo)簽添加到值標(biāo)簽列表中，然后在值列中

29、輸入“2”，在標(biāo)簽中輸入“女性”，點(diǎn)擊添加按鈕將第二個(gè)值標(biāo)簽添加到值標(biāo)簽列表中；其他選項(xiàng)是系統(tǒng)默認(rèn)值。在名稱下面的第三個(gè)單元格中輸入變量“freq ”;單擊類型下方的單元格，單擊定位，單元格右側(cè)將出現(xiàn)一個(gè)按鈕。點(diǎn)擊該按鈕，將彈出變量類型定義對(duì)話框，您可以從中選擇變量類型。因?yàn)椤癴req”是一個(gè)數(shù)值；所有類型，您可以選擇數(shù)字。點(diǎn)按“小數(shù)”下方的單元格，并在單元格中輸入“0”；其他選項(xiàng)是系統(tǒng)默認(rèn)值。定義變量后，可以輸入數(shù)據(jù)。單擊數(shù)據(jù)編輯窗口左下角的“數(shù)據(jù)視圖”選項(xiàng)卡，在數(shù)據(jù)視圖中輸入數(shù)據(jù)。輸入數(shù)據(jù)的方法和Excel軟件類似。表1的輸入數(shù)據(jù)見(jiàn)圖3.3。數(shù)據(jù)輸入后，選擇“文件”菜單中的另存為命令，保存

30、為sex.sav文件，完成數(shù)據(jù)文件的建立。圖3.3建立數(shù)據(jù)文件3.2.2統(tǒng)計(jì)分析實(shí)現(xiàn)卡方檢驗(yàn)的具體步驟如下:在SPSS中打開(kāi)“sex.sav”文件，從菜單中選擇Data/Weight Cases，打開(kāi)“Weight Case by”對(duì)話框，激活“Weight Case by”選項(xiàng)，從左側(cè)源變量框中選擇“freq”作為頻率變量，選擇到“頻率變量:”框中，點(diǎn)擊確定按鈕；單擊分析/描述性統(tǒng)計(jì)/交叉項(xiàng)打開(kāi)交叉項(xiàng)對(duì)話框。將左邊變量框中的組group轉(zhuǎn)移到行下的矩形框中，將性別sex轉(zhuǎn)移到列下的矩形框中。在主對(duì)話框的“crosstab:Statistics”子對(duì)話框中，激活左上角的“Chisquare ”

31、,然后單擊“Continue”鍵；在主對(duì)話框的“crosstab:Cell Display”子對(duì)話框中，激活Counts左上角的“Observed”和“Expected”選項(xiàng)，然后點(diǎn)擊“Continue”鍵；在主對(duì)話框的“交叉表:表格格式”對(duì)話框中，激活“行順序”中的“升序”選項(xiàng)，然后點(diǎn)擊“繼續(xù)”。3.2.3主要輸出結(jié)果及說(shuō)明表3.2給出了治療組組(行變量)和性別性別(列變量)的交叉數(shù)據(jù)分析表，表中輸出了四個(gè)表中每個(gè)網(wǎng)格的實(shí)際頻率和理論頻率。最小理論頻率為3.2，總病例數(shù)為41。表3.3顯示了四個(gè)卡方檢驗(yàn)中五個(gè)檢驗(yàn)的六個(gè)結(jié)果，即皮爾遜X2檢驗(yàn)、連續(xù)校正X2檢驗(yàn)、似然比X2檢驗(yàn)、費(fèi)希爾精確概率檢

32、驗(yàn)、線性關(guān)聯(lián)X2檢驗(yàn)和N個(gè)有效案例檢驗(yàn)。在這個(gè)例子中，連續(xù)修正X2=0.000，df=1，P=1.000。按照H0 = 0.05水平，P0.05，接受，可以認(rèn)為兩組性別比例無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。表3.2按性別分組的基本數(shù)據(jù)表性別總數(shù)男人婦女組治療組數(shù)數(shù)18四22預(yù)期計(jì)數(shù)18.23.822.0控制組數(shù)數(shù)16三19預(yù)期計(jì)數(shù)15.83.219.0總數(shù)數(shù)數(shù)34七41預(yù)期計(jì)數(shù)34.07.041.0表3.3卡方檢驗(yàn)結(jié)果表價(jià)值df無(wú)癥狀。簽名。(雙面)準(zhǔn)確的信號(hào)。(雙面)準(zhǔn)確的信號(hào)。(單面)皮爾遜卡方檢驗(yàn). 041a一個(gè).839連續(xù)性校正b.000一個(gè)1.000概率比.041一個(gè).839費(fèi)希爾精確試驗(yàn)1.000.5

33、86逐線性關(guān)聯(lián).040一個(gè).841有效案例數(shù)413.3分娩方式分組數(shù)據(jù)的卡方檢驗(yàn)分析按照統(tǒng)計(jì)隨機(jī)分配法將胎糞吸入綜合征新生兒分為肺表面活性物質(zhì)治療組(PS組)和常規(guī)治療組(對(duì)照組)。表3.4顯示了按交付方式分組的數(shù)據(jù)。表3.4按交付模式分組數(shù)據(jù)治療組控制組交貨方式剖腹產(chǎn)術(shù)13起案件8起案件自發(fā)分娩9起案件1起案件總計(jì)達(dá)22起案件19起案件3.3.1建立資料檔案建立數(shù)據(jù)文件時(shí)，取三個(gè)變量:治療組“組”的變量:1=治療組，2=對(duì)照組；分娩方式的“風(fēng)格”變量:1=剖宮產(chǎn)，2=順產(chǎn)；頻率變量“freq”。與表3.1中的其他數(shù)據(jù)一樣，數(shù)據(jù)輸入后，選擇“文件”菜單中的“另存為”命令，保存為style.sa

34、v文件，完成數(shù)據(jù)文件的建立。3.3.2統(tǒng)計(jì)分析實(shí)現(xiàn)卡方檢驗(yàn)的具體步驟如下:在SPSS中打開(kāi)“style.sav”文件，從菜單中選擇Data/Weight Cases，打開(kāi)“Weight Case by”對(duì)話框，激活“Weight Case by”選項(xiàng)，從左側(cè)源變量框中選擇“freq”作為頻率變量，選擇到“頻率變量:”框中，點(diǎn)擊確定按鈕；點(diǎn)擊分析/描述性統(tǒng)計(jì)/crossbabs，彈出crossbabs對(duì)話框。左邊可變框中的組將被轉(zhuǎn)移到行下的矩形框中，傳送模式樣式將被轉(zhuǎn)移到列下的矩形框中。在主對(duì)話框的“crosstab:Statistics”子對(duì)話框中，激活左上角的“Chisquare ”,然后單

35、擊“Continue”鍵；在主對(duì)話框的“crosstab:Cell Display”子對(duì)話框中，激活Counts左上角的“Observed”和“Expected”選項(xiàng)，然后點(diǎn)擊“Continue”鍵；在主對(duì)話框的“交叉表:表格格式”對(duì)話框中，激活“行順序”中的“升序”選項(xiàng)，然后點(diǎn)擊“繼續(xù)”。3.3.3主要輸出結(jié)果及說(shuō)明表3.5給出了治療組(行變量)和分娩方式樣式(列變量)的交叉數(shù)據(jù)分析表，表中輸出了四個(gè)表中每個(gè)網(wǎng)格的實(shí)際頻率和理論頻率。最小理論頻率為9.3，總病例數(shù)為41。表3.6顯示了四個(gè)卡方檢驗(yàn)中五個(gè)檢驗(yàn)的六個(gè)結(jié)果，即皮爾遜X2檢驗(yàn)、連續(xù)校正X2檢驗(yàn)、似然比X2檢驗(yàn)、費(fèi)希爾精確概率檢驗(yàn)、線

36、性關(guān)聯(lián)X2檢驗(yàn)和有效病例數(shù)檢驗(yàn)。在這個(gè)例子中，皮爾遜X2=1.177，df=1，P=0.278。根據(jù)H0 = 0.05水平，P0.05，接受，可以認(rèn)為兩組分娩方式比值無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。表3.5按交付模式分組的基本數(shù)據(jù)表交貨方式總數(shù)剖腹產(chǎn)術(shù)自發(fā)分娩組治療組數(shù)數(shù)13九22預(yù)期計(jì)數(shù)11.310.722.0控制組數(shù)數(shù)八1119預(yù)期計(jì)數(shù)9.79.319.0總數(shù)數(shù)數(shù)212041預(yù)期計(jì)數(shù)21.020.041.0表3.6卡方檢驗(yàn)結(jié)果價(jià)值df無(wú)癥狀。簽名。(雙面)準(zhǔn)確的信號(hào)。(雙面)準(zhǔn)確的信號(hào)。(單面)皮爾遜卡方檢驗(yàn)1.177a一個(gè).278連續(xù)性校正b.596一個(gè).440概率比1.183一個(gè).277費(fèi)希爾精確試驗(yàn).

37、354.220逐線性關(guān)聯(lián)1.149一個(gè).284有效案例數(shù)413.4藥物治療前后血小板衍生生長(zhǎng)因子表達(dá)數(shù)據(jù)的T檢驗(yàn)分析根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)將胎糞吸入綜合征新生兒隨機(jī)分為肺表面活性物質(zhì)治療組(PS組)和常規(guī)治療組(對(duì)照組)。治療前后血清PDGF數(shù)據(jù)見(jiàn)表3.7。表3.7治療前后血清PDGF的比較控制組1.097 0.989 1.145 1.087 1.122 0.988 0.978 0.956 1.175 0.942 0.811 0.961 0.956 0.886 1.296 0.982 1.394 0.825 0.936 1.020 1.039PS組0.789 0.745 0.587 0.622 0.988

38、 0.978 0.956 1.075 0.942 0.811 0.961 0.956 0.886 0.796 0.982 0.698 0.825 0.936 0.965 0.907 1.1273.4.1建立資料檔案創(chuàng)建數(shù)據(jù)文件時(shí)，設(shè)置兩個(gè)反應(yīng)變量:X1=對(duì)照組；X2=PS集團(tuán)。啟動(dòng)SPSS后，點(diǎn)擊數(shù)據(jù)編輯窗口左下方的“變量視圖”選項(xiàng)卡或雙擊列標(biāo)題“Var”打開(kāi)變量定義窗口。單擊名稱下方的單元格，輸入變量名“X1”；單擊類型下方的單元格，單擊定位，單元格右側(cè)將出現(xiàn)一個(gè)按鈕。點(diǎn)擊該按鈕，將彈出定義變量類型對(duì)話框。選擇變量類型，因此“X1”是數(shù)字，因此選擇“數(shù)字”，單擊“小數(shù)”下面的單元格，然后在單

39、元格中輸入“3”。其他項(xiàng)目選擇系統(tǒng)默認(rèn)值。單擊名稱下的第二個(gè)單元格，輸入變量名“x2”；單擊類型下方的單元格，單擊定位，單元格右側(cè)將出現(xiàn)一個(gè)按鈕。點(diǎn)擊該按鈕，將彈出定義變量類型對(duì)話框。從中選擇變量類型，因此“X2”是數(shù)字，因此選擇“數(shù)字”，點(diǎn)按“小數(shù)”下面的單元格，然后在單元格中輸入“3”。其他項(xiàng)目為系統(tǒng)默認(rèn)值。定義變量后，可以輸入數(shù)據(jù)。單擊數(shù)據(jù)編輯窗口左下角的“數(shù)據(jù)視圖”選項(xiàng)卡，在數(shù)據(jù)視圖中輸入數(shù)據(jù)。輸入的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)輸入后，選擇“文件”菜單中的“另存為”命令，保存為PDGF.sav文件，完成數(shù)據(jù)文件的建立。3.4.2數(shù)據(jù)文件的正態(tài)性測(cè)試在SPSS軟件中打開(kāi)數(shù)據(jù)文件PDGF.sav。單擊分析選

40、項(xiàng)下描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中的瀏覽項(xiàng)目，將出現(xiàn)對(duì)話框。將X2導(dǎo)入因子列表，將X1導(dǎo)入從屬列表。單擊圖顯示對(duì)話框，選擇盒圖無(wú)，如圖3.4所示用測(cè)試檢查正態(tài)圖，單擊繼續(xù)繼續(xù)并獲得結(jié)果。圖3.4正常測(cè)試圖界面，3.4.3統(tǒng)計(jì)分析實(shí)現(xiàn)配對(duì)t檢驗(yàn)的具體步驟:在SPSS中打開(kāi)“PDGF.sav”文件，從菜單中選擇分析/比較均值/Paris-samples t檢驗(yàn)，彈出“Paris-samples t檢驗(yàn)”主對(duì)話框，如圖3.5所示。圖3.5配對(duì)t檢驗(yàn)主對(duì)話框3.4.4主要輸出結(jié)果及說(shuō)明主要輸出結(jié)果見(jiàn)表3.83.10。表3.8顯示治療前對(duì)照組有21例，平均值為1.02786，標(biāo)準(zhǔn)差為0.142348，標(biāo)準(zhǔn)差為0.03

41、1063；PS組治療后72小時(shí)有21例，平均值為0.88248，標(biāo)準(zhǔn)差為0.139740，標(biāo)準(zhǔn)差為0.030494。表3.9顯示，治療前對(duì)照組和治療后72小時(shí)PS組的測(cè)量值之間的相關(guān)系數(shù)為-0.149，兩組相關(guān)系數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的P值為0.519，無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。表3.10顯示，差的平均值為0.145381，差的標(biāo)準(zhǔn)差為0.213835，差的標(biāo)準(zhǔn)差為0.04663。差總體均值的95%置信區(qū)間(0.048045，0.242717)，統(tǒng)計(jì)量T為3.116，自由度df為20，雙側(cè)檢驗(yàn)P=0.005，根據(jù)表3.8配對(duì)樣本的統(tǒng)計(jì)平均普通Std。偏差Std。誤差均值配對(duì)1控制組1.0278621.142348.0

42、31063PS組.8824821.139740.030494表3.9配對(duì)樣本的相關(guān)分析結(jié)果普通相互關(guān)系簽名。配對(duì)1對(duì)照組和PS組21-.149.519表3.10配對(duì)T檢驗(yàn)結(jié)果成對(duì)差異tdf簽名。(雙尾)平均Std。偏差Std。誤差均值差異的95%置信區(qū)間降低上面的配對(duì)1對(duì)照組-PS組.145381.213835.046663.048045.2427173.11620.005總結(jié):1)嬰兒性別比采用卡方檢驗(yàn)。按照H0 = 0.05的水平，P0.05，嬰兒接受的性別比。可以認(rèn)為治療組和對(duì)照組之間沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。2)嬰兒的分娩方式采用卡方檢驗(yàn)。根據(jù)H0 = 0.05(P 0.05)，被接受。可以認(rèn)為，治療組和對(duì)照組之間的分娩方式?jīng)]有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。3)對(duì)藥物治療前后血小板衍生生長(zhǎng)因子的表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行配對(duì)T檢驗(yàn)分析。根據(jù)H0 = 0.05，P 0.05，即兩組在性別和分娩方式上無(wú)顯著差異。2)采用配對(duì)T檢驗(yàn)分析胎糞吸入綜合征患兒經(jīng)肺表面活性物質(zhì)治療72小時(shí)后血清中PDGF的表達(dá)，對(duì)照組與PS組差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義?？甲C1.薛偉。SPSS統(tǒng)計(jì)分析方法及其應(yīng)用。:電子工業(yè)，2004年我是t .布坎南t .金。比較統(tǒng)計(jì)軟件包:SPSS，biomed和SAS。社會(huì)