CHT统计软件及其在药效综合分析中应用效果的评估

1、    CHT统计软件及其在药效 综合分析中应用效果的评估        临床上比较两种疗法或两种药物的疗效，常从不同角度对它们进行考察，此时对比的指标往往不止一个。以往由于种种原因，都采用单因素分析法，不但计算量大，而且当各指标的表现趋势不一致时，就难以作出明确的判断，因此许多学者采用了Hotelling T2检验这一多元统计推断方法，收到了事半功倍之效。近年来，Hotelling T2检验的应用性研究较多，但作者根据公式推导和实例分析发现，Hotelling T

2、2检验在某些情况下可能出现假阳性的统计推断结果1，因而在随后的研究中提出了相应的校正方法2,3，并以校正的Hotelling T2检验作为数理统计基础设计微机程序(另文发表)，并与该程序相关的一些文件一起组成CHT统计软件。本文采用CHT软件对药效研究中的多变量资料进行综合分析，并与原Hotelling T2检验进行比较，在单变量分析的基础上分析药物的综合药效，客观地评价CHT软件的应用效果。 1CHT软件简价1.1数据输入组数G、变量数P和每组数本数n(i)为键盘输入，其它原始数据则根据使用者的使用目的确定输入方式，即：随机模拟输入键入零，READDATA形式读入键入1，文本文件读入键入3。

3、1.2结果输出首先屏幕提示，显示或打印输出键入1为打印输出，否则为屏幕显示，在原始数据列表输出后，接着屏幕询问：资料来源?操作者可根据需要，或键入资料来源，或直接按回车键。接着列表输出有关信息，如(1)均差向量：M表示组号较小的均数向量减去组号较大的均数向量，-M则相反;(2)变量;(3)某变量的均差小于该变量的极小值点均差;(4)极小值点T2值、未校正T2值和校正后的T2值。最后在表下方输出F值、自由度dF1、dF2、P值。1.3数据库文件和文本文件的建立采用foxbase 2.0+，以“序号”及各变量为字段名，生成数据库结构后，每一个体给以一定序号后作为一条记录输入，组别以序号区别。数据输

4、入完毕后，键入quit退出foxbase 2.0+系统。文本文件的生成方法见文献4。1.4CHT软件的使用方法在ucdos下键入QBASIC，鼠标选择：打开文件装载CHT.BAS运行。此时屏幕依次出现：组数，变量数?键入G，P值；每组样本数?键入n(i)i=1,键入n(1)；i=2,键入n(1),n(2);余类推。选择数据输入方式随机键入0，READDATA键入1，文件读入键入2，若为键入1方式，则必须事先设置DATA中的数据；若为键入2方式，则先建立数据库并生成相应的文本文件。并按提示输入文本文件名和输出运行结果。2CHT软件在药效综合分析中应用效果的评估本文采用随机模拟和实例分析相结合的方

5、法评价CHT软件在药效分析中的应用效果。2.1CHT软件的随机模拟运行结果分析根据CHT软件的模拟运行方式，共进行1170次的统计推断，结果统计量T2需校正者614次，占52.4%，其中29次的校正值按C=2T2(min)计算，占4.6%。2.2CHT软件的实例运行结果分析本文共收集23例分散于有关刊物上的原始资料，采用CHT软件处理，在23例实例分析中，共进行35次统计推断(其中6例是三组间两两比较)，结果统计量T2应作校正者23次，占65.7%，其中3次的校正值按C=2T2(min)计算，占13%，均高于模拟结果。这可能与应用例数少有关，也可能与实例的数据相对复杂些有关。2.3典型实例分析

6、例15用家兔8只(组1)，测定新药利明降压片的降压效果，测定项目有降压开始时间(变量1)、达降压高峰时间(变量2)、最大降压值(变量3)、最大降压持续时间(变量4)，并以利血平作对照组(组2)，用家兔9只，试在单因素分析的基础上用CHT软件综合分析利明降压片的降压效果。表1原始数据组1变量17.8 5.1 6.2 7.3 8.5 6.9 9.1 6.8组1变量288.3 121.5 89.7 98.5 109.8 113.5 97.9 127.1组1变量337.3 35.6 41.5 39.7 36.6 41.9 42.1 38.1组1变量44.3 5.5 5.7 7.1 6.7 4.8 4.

7、9 5.1组2变量178.7 53.4 85.8 91.7 88.9 62.3 77.4 66.3 58.7组2变量2198.3 201.5 198.2 231.3 211.7 171.9 191.2 221.5 219.4组2变量316.1 17.1 15.9 16.3 16.9 15.8 16 16.1 16.4组2变量46.8 6.4 7.1 7.5 8.1 7.7 7.2 6.9 6.7注：资料来源出自文献5表2结果输出均数向量变量均差<极值点均差T2(min)M1-66.47639-10.29292763.44722-99.2125-59.62257884.8593MIN T2

8、(min)=763.4472-M3-22.81111-1.819206282.263841.6430562.679425902.549MIN T2(min)=282.2638未校正T2值=911.4947校正后T2值615.3997F(1,2)=123.0799dF1=4dF2=12P(1 2)<0.0001 初步分析原始资料(表1)发现，对于变量1、变量2，组2优于组1(P<0.0001)；变量3则组1优于组2(P<0.05)；变量4则组间差异无统计学意义。CHT软件统计结果见表2，综合降压效果，组2优于组1(P<0.0001)，较之原Hotelling T2检验，统

9、计量T2减少296.095，相当于未校正T2值的30.8%。例2以胆固醇(变量1)、甘油三酯(变量2)和脂蛋白(变量3)为血脂高低的指标，给血脂平以后12例患者的血脂变化值见表3，试用CHT软件综合分析降脂效果。表3原始数据组1变量117 103 50 70 -25 34 81 41 77 111 9 38组1变量2-52 20 156 -10 -10 -56 56 27 48 -27 -71 -55组1变量3-100 -25 200 -50 -175 -75 -100 0 25 85 -200 -75注：资料来源出自文献6初步分析原始资料发现，变量1变化值有极显著意义(P<0.001)

10、，变量2、变量3则无统计学意义(P>0.05)。CHT软件综合分析结果见表4，12例患者给血脂平后综合降脂作用无统计学意义(P=0.3969)；经原Hotelling T2检验P<0.01。统计量T2减少42.0594，占未校正T2值的91.22%，使统计结论相反。表4结果输出均数向量变量均差<极值点均差T2(min)M3-40.8333355.564221.02969MIN T2(min)=21.02969-M1-50.510.453553.7585022-2.16666729.0277440.36709MIN T2(min)=3.758502未校正T2值=46.10709

11、校正后T2值4.047714F=1.103922dF1=3dF2=9P=0.3969 例315例免疫功能低下患者，用胸腺素后，lgA(变量1)、lgG(变量2)和lgM(变量3)的变化值见表5，试在单变量分析的基础上用CHT软件综合分析用药效果。初步分析原始资料发现，给药前后变量1的变化值有极显著的统计学意义(P<0.001)，变量3 P<0.05,而变量2 P>0.05。经CHT软件分析，15例患者用胸腺素后，免疫功能改善(P=0.0004)，与原Hotelling T2检验比较，统计量T2仅减少0.144%(见表6)。表5原始数据组1变量115617663128 -714

12、21041954202362141397115649组1变量2502081270-1562-74-11546088-11-9315组1变量3491421-918-19244-16382222-11420注：资料来源出自文献6 表6结果输出均数向量变量均差<极值点均差T2(min)M234.6666737.4907346.90632MIN T2(min)=46.90632-M1-149.4667-9.00052810.677583-12.066675.92451833.86543MIN T2(min)=10.67758未校正T2值=46.94014校正后T2值46.8725F=13.392

13、14dF1=3dF2=12P=0.00042.4CHT软件应用效果的评价CHT软件具有全中文提示，操作简单，运算快速，中文列表输出等特点。通过模拟运行和实例应用表明，CHT软件的应用可使三分之二实例的统计量T2得到校正，可在单变量分析的基础上使药效的综合评价不致于出现假阳性的统计推断结果。这一事实充分表明，对Hotelling T2检验进行校正是必要的。文献23根据原Hotelling T2检验的偏差程度作相应的校正是合理的，也是切实可行的。作者单位：苏银法(温州市医药科学研究所温州325003)参考文献1苏银法，杜乐燕.极值判断法在Hotelling T2检验处理多变量资料中的应用.数理医药学杂志，1995，8(2)：160.2苏银法，杜乐燕.Hotelling T2检验分段函数的建立及应用.数理医药学杂志，1996，9(3)：235.3苏银法.Hotelling T2检验校正值计算的两条基本原则.数理医药学杂志(待发表).4