医学中的实验设计与数据处理论文(编辑修改稿)

医学中的实验设计与数据处理论文(编辑修改稿)内容摘要：

el 中先做好图 6 中左图 amp。 复制 →粘贴 → 点击图表区 → 右键 → 源数据 → 在数据区域中插入右图数据，这样 2 个图形大小基本一致，重新添加平均值、误差线和多重比较结果，为了使数据柱对比更加鲜明，将 Excel 中纵坐标最大和最小值调节为合适的数值。 调整 2 个图形横坐标在 Excel 同一行单元格上，调整横、纵坐标轴，使 2 个 图形具有相同长度的横纵、坐标轴，具有相同数量的主要刻度单位。 （ 2）调整 2 个图形使数据柱具有相同宽度。 点击数据柱 → 右键 → 数据系列格式 → 选项 → 分类间距 → 调整数值使 2 个图形数据柱具有相同宽度 .。 （ 3）组合图形。 Shift→ 分别点击 2 个图形 → 右键 → 组合 → 复制至 Word中 → 编辑 → 选择性粘帖 → 图片 ( 增强型图元文件 ).。 插入图表标题和坐标轴标目，并与图形组合。 三 常见的医学实验设计类型 （一） 医学实验设计类型有几十种： 常见的有：配对设计、成组设计、单因素 K水平设计 ( K≥ 3)、配伍组设计、拉丁方设计 （拉丁方设计中，试验处理数 = 横行单位组数 = 直列单位组数 =试验处理的重复数 【 1】 ） 、交叉设计、析因设计、正交设计和具有重复测量的设计。 正交设计是利用正交表来安排与分析多因素试验的一种设计方法，它利用从试验的全部水平组合中，挑选部分有代表性的水平组合进行试验，通过对这些部分试验结果的分析了解全面试验的情况，找出最优的水平组合 【 1， 78】 .。 从是否便于考察因素 之间交互作用的角度看，前六种设计都不便考察交互作用，后三种设 计是可以考察交互作用的。 从同时考察因素的个数多少角度看，前三种设计都属于单因素设 计，配伍组设计属于二因素设计，拉丁方设计、交叉设计都属于三因素设计，而后三种设计即可以用于二因素设计，又可以用于多因素设计。 由于配伍组设计、拉丁方设计和交叉设计 都不便考察交互作用，故最适合用于安排只含一个处理因素，含一个或二个区组因素的实验 研究场合。 如果实验中同时涉及二个或二个以上处理因素，因素之间的交互作用往往又是不可忽视的，此时，就应当选用析因设计或正交设计。 如果希望观察接受不同处理的几组受试对象某些定量观测指标随时间推移的动态变化趋势，需要在不同时间点上从同一个受试对象身上进行多次观测，这就是所谓的重复测量设计 (9)。 在一次实验中，某人在研究三七皂甙 Rg1对大鼠实验性血栓形成的影响和对正常血压及高血压大鼠血小板内游离钙水平影响时，收集到表 1和表 2资料 （ 10）。 Tab． 1 Effects of Rgl， Rb1 and lysinip irinum(LNP)on thrombosis in rats( 177。 s) Drug/(mg*kg) Thrombosis wet weight/mg NS 177。 Rg1 5 177。 Rb1 5 177。 LNP 177。 NS:Normal saline。 Rb1 and Rg1:Two ponents in Ginsenosides。 LNP:Lysinipirinum Effects of Rg1 on platelet［ Ca 2+］ i under the influence of thrombin in normotensive and hypertensive rats(177。 s) Group Rg1/ (μmol*L) ［ Ca2+］ i*(nmol/L) Resting Thrombin Normotensive 0 167177。 24 503177。 62 1 154177。 26 255177。 66 10 141177。 30 160177。 33 100 120177。 26 140177。 31 Hypertensive 0 230177。 47 709177。 65 1 182177。 38 312177。 46 10 140177。 39 232177。 31 100 131177。 32 157177。 37 可以看到，表 1中虽然涉及到药物和剂量二个方面，但一种药物只取了一种剂量，并不能将剂量视为一个独立的因素。 因此，在表 1 中，只有药物一个因素，它有四个水平，生理盐水可被视为一种特殊的“药物”。 显然，与表 1 资料所对应的实验设计类型应叫做单因素四水平设计。 而 表 2资料中涉及到三个因素，即受试者 的类型 (分为正常血压者与高血压者 )、接受药物 Rgl 的剂量 (分为 0、 10 和 100／ μmol*L。