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免疫学数据的特点与统计分析

发布时间:2017-12-01 点击量:1153

免疫学数据的特点与统计分析

*节 正常值确定

 

基本方法 

  免疫学指标的特点是质反应资料多,实验批间差异大,并且量反应资料多为正偏态分布,并多呈等级资料或几何数资料形式存在,经常出现无确切数值的数据,如某浓度>256。因此,对于量反应资料宜采用单侧(或双测)有界的百分位数法进行确定,详细内容请查阅有关的统计书籍。对于质反应资料应安表2-1设计实验,得出数据(A.B.C.D),计算阳性或阴性预示值。

 

表2-1预示值测定实验

试验反应

有病组

健康组

合计

阳性

A

B

A+B

阴性

C

D

C+D

 

1.阳性预示值=

A

×100%

A+B

 

2.阴性预示值=

D

×100%

C+D

 

阳性预示值是指通过阳性试验结果作出有病判定的正确概率,该值大于95%时该指标可以用于确定诊断。

阴性预示值是指通过阴性试验结果作出无病判定的正确概率,该值大于95%时该指标可以用于筛选诊断。

注意事项 

1. 无论质反应试验还是量反应试验,确定正常值时样本应不少于100例。

2.       通过调整质反应试验的判定阈值可以使阳性或阴性预示值得到调整,使试验具有临床诊断价值。

参考文献

1. 刘辉 1998. 研究生免疫学教程 大连:大连出版社 272-273

                              (刘辉 刘启贵)

 

第二节       群体对照研究

 

基本方法

  如前所述,免疫学资料量反应资料多为正偏态分布,并多呈等级资料或几何数资料形式存在,经常出现无确切数值的数据。因此宜特别注意,当资料为量反应资料时(尤其是出现无确切数值的数据),宜采用中位数与四分位数(或四分位间距)对其进行描述,检验时多采用非参数的方法,如秩和检验、中位数检验等。有时也采用取对数的方法转化成正态分布,用均数与标准差进行描述。注意当数据为0时的处理,可用lg(x+1)也可定义为0.5等。当资料为质反应数据时,多采用率进行描述,χ2检验进行比较。当实验批间差异大时,一般采用重复批间实验,理论上重复五次一致才有意义。

注意事项 

1.       上述数据处理采用统计学分析软件十分方便,但采用公认的统计分析软件,如SAS,SPSS等。

2.       对于批间差异大的实验可采用单次小样本批间重复设计,如每次每组采用5个样本,重复5次(或更多)完成实验,比单次大样本进行实验可靠。

参考文献

1. 卢纹岱 2000. SPSS for windows 统计分析 北京:电子工业出版社 284-297

                          (刘启贵 刘辉)

 

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