药物数理统计方法，应用药物数理统计来判断药物是否有效

统计描述法。

统计描述法是指对统计数据的描述，我们可以记住6个指标，包括数值变量（平均标准差）和中位数（四分位距）的四个指标，以及分类变量的两个指标，比率和组成比率。 如果描述为图表，则直方图和直方图可以分别描述数值变量和分类变量。

2t检查。 t检验基于t分布，t检验主要用于两种总体均值的比较，包括单样本t检验、配对样本t检验和双独立样本t检验。 t 检验的条件是独立的、正常的和均匀的。

单样本t为正态，对t为差值为正态，两个独立t为两组独立，正态和方差齐次。 如果不满足条件，可以改用香镇非参数检验。

3 方差分析（ANOVA）。

方差分析称为f检验，是一种基于Fisher提出的f分布的统计分析方法。 f检验主要用于比较多组（k>2）数值变量的数据，条件为独立、正态、齐次。 目前方差分析有10种类型（单因素方差分析、随机块设计方差分析、因子设计方差分析、交叉设计方差分析、分割区设计方差分析、嵌套设计方差分析、重复测量数据方差分析、正交设计方差分析、拉丁方方差分析和仔细粗星形设计）。

判断药物是否有效，首先应该在药物没有反应（比***更严重）的前提下，然后可以用数理统计来判断药物是否有效。 该药在10名患者身上进行了测试，结果是其中1名患者在一定时间内每分钟室性早搏次数减少，值为2，这是一个严重的反应，占10，仅此一项就应该否认药物的有效性， 这也称为否决权。在判断药物是否有效时，应该行使这种否决权，这是人类生命高度关注的需要。

使用总体均值t检验的配对比较，求出给定的2mg kg与下一组数据的差值d，并使用公式t d mean - d sd根数n计算t的绝对值t的一半，否定原假设，并认为**前后的早搏次数减少， 这比药物更有效。

原假设 h0：1= 2 h1：1≠ 2

检验统计量为 t=（x1-x2） sd t（2n-2）。

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