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摘要：在药物治疗疾病的过程中，多数方案都是多种药物联合使用，所以必须对药物的相互作用进行了解，才能保证用药的准确。而分析判断药物的应用效果就需要对试验的数据进行分析，多样本t检验和正交比较的方式都可与实现此目标，本文就此进行了分析。
中图分类号：R91 文献标识码B 文章编号：1005-0515（2013）3-066-02
引言：
在医学研究中，药物的相互作用是十分重要的课题，在学术界很多学者都提出处理相关分析方法，并对其近了深入的研究。其中常用的方式有：等效线法、平均数法、等效半量法、等等。这些方法在应用中多数没有考虑到试验的误差所带来的影响，而技术对同一药物、同等剂量的不同试验中，所体现的出来的结果也是不同的。所以如果在一次试验中，应进行假设检验才能获得较为可靠的实验结论。所以在试验中可以利用t检验和正交对比的方式进行辅助分析，从而帮助药物相互作用的定量研究的试验结果相对准确。
1.试验方法
试验资料：肺间质纤维化是多种疾病所引发的，其特点是纤维细胞增生并代替肺组织，本文利用某试验对博来霉素导致肺纤维化的试验数据进行t检验和正交比较分析。将HYP作为分析标准。具体数据表格如下：
2.评价方法
按照资料中的定量指标，利用t检验的方法对比BLM组和正常组之间的HYP的含量差异，其t=-178.298，P<0.001，而含量为BLM组的2.99mg/g大于正常组的含量，说明了BLM组的纤维化程度较高，也就是构件的博来霉素致肺纤维化的试验模型是可以参考的。使用单因素方差的方法比较A和B以及合用的BLM的HYP含量形成表2如下：
可以看出4组HYP的含量在平均数的差异有统计学的意义，而表2中还可看出，三组药物干预下的HYP含量总体均数与BLM相比差异也具有统计学的意义，同时HYP的平均含量低于BLM。所以认定A、B、A+B作为三种不同的治疗方式都是有效的。然而此时不能肯定的说明A、B药物的相互作用如何，所以应进一步分析。
此时假设HYP在BLM组内测定的结果为X0，A药物和B药物定义为XA、XB，A+B则为XA+B。而在药物分析中，协同作用和拮抗作用以80为标准，即EA+B>80即增强，反之则拮抗，即EA+B结果大于或者等于、小于是判断要求之间作用的依据。假设H0代表二者相等，则该实验中HYP含量降低则表示干预有效，则：
3.正交比较的方式
按照经典理论，对于多组均数的多重比较就是一种对均数的线性组合，利用建立的矩阵进行分析，分析其结果是否为零，其中包含了研究者定义的常数，此时两个线性组合可以实现一种正交模型，即实现了正交比较。多组K样本而言，分析过程中会出现总离均差平方和SSr，线性组合L形成的多个正交组合可以两两正交对比，所以SSr可以分解为m+1个SS，包括美国正交对比的部分，公式如下：
4.多样本t检验
按照上述分析，将样本定义为四组并进行比较，假定的正态总体方差是一个相等的值，而利用合并方差的计算方式就可获得相关数据，同时还假设实验数据是相互独立的，则也可完成对样本关系的统计。结合成组设计样本资料，比较t检验基本的原理，则可以实现对H0的统计。
5.分析结果
在正交比较中，试验是已知A和B两种药物都是有效的情况下进行的，同时也分析了A、B两种药物的相互作用。进行相关H0假设检验，按照正交比较的基本原理，此时仅进行了一次试验，所以制定的对比组A+B、A、B的系数需要指定，所以A+B为1、A为-1、B为-1，这样就会出现表2的结果。
多样本t检验的过程中过程中仍然基于的是前面的表2的结果，并进行验算统计。经过计算表中数据的自由度为8+8+8+8-4=28，按照t界值表取值p在0.01-0.02之间，所以按照0.05的检验水准，即可拒绝H0；同理分析，也可认为在研究中，EA+B-（EA+EB）>0，所以得出的结论是A药物和B药物合作是增强效果。多样本t检验结果存在的差异很微小，是因为取值的精确度造成，所以资料分析使用多样本t检验和正交比较的结果是等价的。虽然仅仅对两种药物进行了分析，但是也可证明两种分析方式在实际中都是同等有效的。
参考文献：
[1]靳庭良，张宝青.回归分析中t检验与F检验关系的进一步探讨[J].统计与决策.2009（21）
[2]顾晓鸣，陆群，沈伟.小样本配对t检验的3种计算[J].中国医院统计.2007（02）
[3]胡良平，胡纯严.如何正确运用t检验——怎样在药物应用与监测研究中正确运用统计学（一）[J].中国药物应用与监测. 2008（01）
中图分类号：R91 文献标识码B 文章编号：1005-0515（2013）3-066-02
引言：
在医学研究中，药物的相互作用是十分重要的课题，在学术界很多学者都提出处理相关分析方法，并对其近了深入的研究。其中常用的方式有：等效线法、平均数法、等效半量法、等等。这些方法在应用中多数没有考虑到试验的误差所带来的影响，而技术对同一药物、同等剂量的不同试验中，所体现的出来的结果也是不同的。所以如果在一次试验中，应进行假设检验才能获得较为可靠的实验结论。所以在试验中可以利用t检验和正交对比的方式进行辅助分析，从而帮助药物相互作用的定量研究的试验结果相对准确。
1.试验方法
试验资料：肺间质纤维化是多种疾病所引发的，其特点是纤维细胞增生并代替肺组织，本文利用某试验对博来霉素导致肺纤维化的试验数据进行t检验和正交比较分析。将HYP作为分析标准。具体数据表格如下：
2.评价方法
按照资料中的定量指标，利用t检验的方法对比BLM组和正常组之间的HYP的含量差异，其t=-178.298，P<0.001，而含量为BLM组的2.99mg/g大于正常组的含量，说明了BLM组的纤维化程度较高，也就是构件的博来霉素致肺纤维化的试验模型是可以参考的。使用单因素方差的方法比较A和B以及合用的BLM的HYP含量形成表2如下：
可以看出4组HYP的含量在平均数的差异有统计学的意义，而表2中还可看出，三组药物干预下的HYP含量总体均数与BLM相比差异也具有统计学的意义，同时HYP的平均含量低于BLM。所以认定A、B、A+B作为三种不同的治疗方式都是有效的。然而此时不能肯定的说明A、B药物的相互作用如何，所以应进一步分析。
此时假设HYP在BLM组内测定的结果为X0，A药物和B药物定义为XA、XB，A+B则为XA+B。而在药物分析中，协同作用和拮抗作用以80为标准，即EA+B>80即增强，反之则拮抗，即EA+B结果大于或者等于、小于是判断要求之间作用的依据。假设H0代表二者相等，则该实验中HYP含量降低则表示干预有效，则：
3.正交比较的方式
按照经典理论，对于多组均数的多重比较就是一种对均数的线性组合，利用建立的矩阵进行分析，分析其结果是否为零，其中包含了研究者定义的常数，此时两个线性组合可以实现一种正交模型，即实现了正交比较。多组K样本而言，分析过程中会出现总离均差平方和SSr，线性组合L形成的多个正交组合可以两两正交对比，所以SSr可以分解为m+1个SS，包括美国正交对比的部分，公式如下：
4.多样本t检验
按照上述分析，将样本定义为四组并进行比较，假定的正态总体方差是一个相等的值，而利用合并方差的计算方式就可获得相关数据，同时还假设实验数据是相互独立的，则也可完成对样本关系的统计。结合成组设计样本资料，比较t检验基本的原理，则可以实现对H0的统计。
5.分析结果
在正交比较中，试验是已知A和B两种药物都是有效的情况下进行的，同时也分析了A、B两种药物的相互作用。进行相关H0假设检验，按照正交比较的基本原理，此时仅进行了一次试验，所以制定的对比组A+B、A、B的系数需要指定，所以A+B为1、A为-1、B为-1，这样就会出现表2的结果。
多样本t检验的过程中过程中仍然基于的是前面的表2的结果，并进行验算统计。经过计算表中数据的自由度为8+8+8+8-4=28，按照t界值表取值p在0.01-0.02之间，所以按照0.05的检验水准，即可拒绝H0；同理分析，也可认为在研究中，EA+B-（EA+EB）>0，所以得出的结论是A药物和B药物合作是增强效果。多样本t检验结果存在的差异很微小，是因为取值的精确度造成，所以资料分析使用多样本t检验和正交比较的结果是等价的。虽然仅仅对两种药物进行了分析，但是也可证明两种分析方式在实际中都是同等有效的。
参考文献：
[1]靳庭良，张宝青.回归分析中t检验与F检验关系的进一步探讨[J].统计与决策.2009（21）
[2]顾晓鸣，陆群，沈伟.小样本配对t检验的3种计算[J].中国医院统计.2007（02）
[3]胡良平，胡纯严.如何正确运用t检验——怎样在药物应用与监测研究中正确运用统计学（一）[J].中国药物应用与监测. 2008（01）