Государственная фармакопея Республики Беларусь -
Скачать (прямая ссылка):
5.1.5.-2. Высокое значение дисперсии свидетельствует о наличии статистически значимых различий между кроликами и необходимости использовать перекрестную схему исследования.
Планирование исследования
Таблица 5.1.5-1
Группа кроликов
1 2 3 4
День 1 S1 S2 T1 T 2
День 2 T 2 T1 S2 S1
Таблица 5.1.5.-2.
Эффект у: сумма результатов содержания глюкозы в крови (мг/100 мл) через 1 час и 2,5 часа____________________________________________________________________
Группа 1 Группа 2 Группа 3 Группа 4
S1 T2 S2 T T S2 T2 S1
112 104 65 72 105 91 118 144
126 112 116 160 83 67 119 149
62 58 73 72 125 67 42 51
86 63 47 93 56 45 64 107
52 53 88 113 92 84 93 117
110 113 63 71 101 56 73 128
116 91 50 65 66 55 39 87
101 68 55 100 91 68 31 71
Среднее 95,6 82,8 69,6 93,3 89,9 66,6 72,4 106,8
1601401205 100—
о
— 80 -а:
І60-
?
40 -20 -
0
*
*
t
1
*
S1
S2
«
*
Т1 Т2
Рисунок 5.1.5.-1.
*
Для рассматриваемой схемы количественного определения применение дисперсионного анализа является более сложным, чем рассмотренных ранее схем, потому что компонента вариации, обусловленная параллельностью, не является независимой от компонента, обусловленного различием между кроликами. Поэтому проверка па-
раллельности линий регрессий дополнительно требует второй поправочный коэффициент для ошибки среднего квадрата отклонений (дисперсии), который вычисляется путем вычитания компонента параллельности и пар «взаимодействующих» компонентов из компонента, связанного с различием между кроликами.
За счет повторений в каждой из групп, в дисперсионном анализе присутствуют три пары «взаимодействующих» компонентов:
Дни х препарат; дни х регрессия; дни х параллельность.
Эти коэффициенты характеризуют тенденцию компонентов (препараты, регрессия и параллельность) изменяться в серии «изо дня в день». Таким образом, соответствующие F-отношения обеспечивают проверку этих компонентов оценки достоверности количественного определения. Если статистическая значимость полученных оценок F-отношений является высокой, следует с большой осторожностью интерпретировать результаты количественного определения и, если это возможно, следует повторить количественное определение активности инсулина.
Дисперсионный анализ проводится с использованием формул, приведенных в Таблицах 3.2.3.-1. - 3.2.3.-3., отдельно как для каждого дня, так и для объединенного набора данных. Используя формулы, приведенные в Таблицах 3.2.3.-1. и 3.2.3.-2, получаем следующие результаты:
День 1: Ps = 165,25 Ls = -13
Pt = 162,25 Lt = -8,75
HP --- 8 --- 4 hl --- 98 --- 16
P 2 L 6
День 2: Ps = 173,38 Ls = -20,06
Pt = 176,00 Lt = -5,25
HP --- 8 --- 4 6
P 2 1
11
11
I
Объединенные данные: Ps = 196,31 Ls = -16,53
Pt = 169,13 Lt = -7,00
HP --- --- --- 8 192
P 2 Hl --- 192 --- 32
L 6
Используя формулы, приведенные в Таблице 3.2.3.-3, получаем следующие ре-
зультаты:
День 1 SSprep = 18,000 SSreg = 3784,5 SSpar = 144,5
SSp
День 2 = 13,781
prep
SSreg = 5125,8 SSpar = 1755,3
Объединенные данные SSprep = 0,141 SSreg = 8859,5 SSpar = 1453,5
Коэффициенты Объединенные данные».
SSdaysxprep _ 31,64 SSdaysxreg _ 50,77 SSdaysxpar _ 446,27
взаимодействия рассчитывают как: «День1+День2-
Дополнительно, рассчитывают сумму квадратов отклонений вследствие вариации в серии «изо-дня-в-день»:
SSdays — 2N(Df + D2) - K — 478,52
и сумму квадратов отклонений вследствие вариаций в блоках (различие между кроликами):
SSbiock _ 2У B2 - K _ 397947
где Bi - среднее значение в пересчете на одного кролика.
Далее проводят дисперсионный анализ, результаты которого приведены в Таблице 5.1.5.-3.
Таблица 5.1.5.-3.
Дисперсионный анализ
Источник вариации Степени сво Сумма квад Средний F- Вероят
боды ратов квадрат отно ность
шение
Непараллельность 1 1453,5 1453,5 1,064 0,311
