医学动物实验资料的收集和整理

1、医学动物实验资料的收集和整理医学动物实验资料的收集和整理研究生研究生 资料的整理，有共性又有其特性，核心杂志对资料整理有统一规定。动物实验的统计工作一般分为三个基本步骤：收集资料、整理资料和分析资料。三个阶段密切联系，哪一个环节出现差错，都会影响全局，以防实验好，统计差。资料的真实性和数字的准确性是十分重要的。一、动物实验资料的收集一、动物实验资料的收集 收集资料是进行统计的第一步，也是最重要的一步。如果收集资料计划不妥善，原始资料残缺不全，内容不够正确或代表性差，往往造成整理分析困难，所得资料不说明问题。应认真考虑资料的收集，有计划的收集资料。（一）资料来源：主要来源实验记录和日常工作记录。

2、（二）资料分类：按研究工作的不同点分为两点。 1、把研究因素（新药，新疗法等）按一定的设计分配给受试动物后，观察记录的资料-称实验性研究资料。 2、用一种新方法探测已知客观存在的研究因素时得到的资料（血气分析，流式细胞仪分析）-称调查资料。 二、动物实验资料的整理二、动物实验资料的整理 实验动物统计资料整理通过科学分组，归纳，使资料系统化，便于进一步反映被研究事物规律性。（一）检查资料 原始资料是否存在缺点和错误，整理之前，必须做详细检查，特别注意以下几点： 1、资料的完整性：预计需要调查或观察的单位是否均已包括在内，各个调查或观察项目是否已填齐无缺。 2、资料的正确性：各个项目的记录是否正确

3、？包括判断标准的正确性（阳性、阴性）。各个项目之间有无矛盾？数字有无不合理处？SHR大鼠的血压标准：收缩压/舒张压白昼大于150/100mmHg；收缩压/舒张压夜间大于140/90mmHg。 3、资料的及时性：填写记录时间是否选的正确？符合设计要求（出生日期，繁殖代数）。条件好的用笔记本电脑。 4、对有缺点和错误的资料，予以补充，修正与合理剔除。资料检查最好经常进行，边记录，边检查，以便随时更正或做必要的处理，复查。用计算机完成对全部数据的检查。（二）设计分组分组的问题是统计的基本问题，性质不同资料必须分开研究，才有意义。 1、质量分组：按事物的类型和性质分组（模型种类，性别等）。 2、数量分

4、组：在质量分组的基础上，按表示数特征变量值大小分组（年龄、体重、血压、呼吸次数等）。数量组多少决定于资料性质和实验单位的多少。分组过多，过少都不好，会隐藏资料特点。分组太细，组数太多，各组单位太少，使资料的单位看不清楚。 （三）拟整理表 用于原始资料整理归纳的一种表格。分组计划决定后，便可以拟定整理表格。拟定前，注意各项目之间的关系，把关系密切的项目放在一个表中，而且要把它们的相互关系表达出来，不可将各项目孤立分组。（四）归组 1、划记法：把原始记录表中标志相同的内容以实用划记方法分别列入整理表内。一般可用“正”字加以记录，用于原始表的归组整理。但归组费时间，易发生差错，只用于简单的分组归纳。

5、 2、分卡法：直接把原始记录卡按项目分为若干组，然后清点每组张数，填入整理表内。其特点为不易错，有错也易找出。若原始记录是一览表式，须经“过录”手续，把原始资料中有分析价值的内容：编号或不编号过录于过录卡片上，然后再分卡分组。在资料归纳过程中，应注意检查卡片数与整理表中总计数是否相等？并审核各个整理表有关小计间有无不同？若发现有错误，须重新归组。 三、分析资料三、分析资料 资料整理后，即可进行一系列统计指标计算和分析-统计第三步，统计分析和处理阶段。最后列出统计表格，对数据进行统计学处理，写成报告和论文。定量资料分析用t检验，F检验，方差分析等；定性资料用卡方检验等。Rats efffect

6、of Se-rich garlic on the serum levels of Se, SOD, MDAGroup Se serum (mg/l) SOD (nu/ml) MDA (nmol/ml)Control 0.420.13 190.54 7083 3.83 0.50Low selenium 0.06 0.08 176.73 8.21 6.62 0.44High selenium 0.30 0.07 185.44 5.63 4.34 0.30Note: P0.05 compared with the control seleniun groupSOD:超过氧化物岐化酶；MDA:丙二醛

7、动物模型制备时实验数据的分析动物模型制备时实验数据的分析 动物实验数据是进行动物实验研究工作中获得的数据。实验之前，即使进行了科学合理的实验设计，若在数据收集、取舍、描述直至统计分析过程中处理不当，所得结果将不符合标准。为了保证动物结果准确和可靠，要较好掌握动物实验数据整理。 一、实验数据记录和储存 （一）实验数据来源 大多经过文献查阅和周密试验设计后，对有关动物实验统计表、生化、病理等报告单和日常工作记录进行仔细调查后整理；对动物“造模”后，用各种仪器或检测方法而获得原始资料与数据及时记录。 （二）实验数据的记录 在收集数据前，应根据实验设计类型和要求，制成用于记录实验数据的表格，便于以后识

8、别、归类、处理和分析。记录过程中不要盲目贪多、遗漏项目，应与设计要求一致。要书写清楚、易辩，避免数据和记录出错。 按现代生物医药学要求，数据具备高精确度和准确度。杜绝随便记录实验结果，而后将其转抄到规定记录本中。不仅浪费时间，而且易产生抄错、抄漏等误差。 （三）实验数据储存 将载有记录数据的介质保存起来。常用介质有实验专用记录本（卡）、软盘、硬盘和光盘等。 无论采用何种介质，目的是数据再利用、汇总交流、查询补充、修改和连接有关资料，同时要做好必要的数据备份。 二、 实验数据检查与分类 （一）原始数据检查与核对 对原始数据检查与核对，是实验统计处理过程中必不可少的重要工作。只有在统计前进行检查与

9、核对，才能提高数据的完整性和准确性。 一般检查数据本身是否有错误？取样是否有差错等确认性工作。（二）数据缺项与差错处理 种种原因会造成实验数据缺项和一些差错，进行合理性剔除。对于非人为造成差错或可疑值用统计学方法决定取舍。不同类型数据采用不同整理方法。 1计数资料 用计数方法获得的资料。这类资料每个变量或变数都以整数表示，在相邻的整数间不含带小数的数值存在，如产崽数、成活数等。 2计量资料 通过直接计量而得来以数量为特征的资料，如体长、肺活量和体重等。 3.质量性状资料 能观察到而不能直接测量的资料，如毛色、生死、感染程度和性别等。对于这种资料分析，将质量性状数量化后再进行。（1）统计次数法

10、根据动物某一质量性状的类别统计其次数（心跳、脉搏），以次数作为质量性状的数据。分组统计时，按质量性状类别分组，再统计各组出现的次数。 （2） 评分法 对某一质量性状，因类别不同，分别进行评分或用数字划分等级。如某种动物对某一病原体的感染程度，可分为0（免疫），1（一般性感染），2（顿挫性感染），3（致死性感染）；动物精液品质可评为三级，良（10分），较好（8分），差（5分）。将质量性状资料量化，以利进一步统计处理与分析。Tissue Rats 9weeks 13weeks 30weeks liver tg(+) 214.50.9 308.5 3.3 504.0 158.3 tg(-) 306.

11、0 59.0 423.3 117.3 327.0 12.3kidney tg(+) 18.2 6.6 55.3 9.2 106.7 42.7 tg(-) 24.5 8.4 318.3 89.0 123.4 47.1 Statistical analysis are performed by comparingdata of tg rats with that of the age-matched non-tg rats. Table :Effect of sodium pentobarbital on arterial PH ,PCO2 and HCT in male turkeys PH P

12、O2 PCO2 HCT (4-week old group N=10)Control 7.460.1 114.8 2.1 29.7 1.1 29.6 1.9Pentobarbital 7.32 0.1 97.8 3.6 49.5 2.4 26.1 1.8 P NS 0.001 0.001 NS (6-week old group N=8)Control 7.45 0.1 111.4 1.1 32.9 0.5 30.8 1.0Pentobarbital 7.37 0.1 89.3 1.7 45.4 0.1 25.9 1.0 P NS 0.001 0.001 NS PH in units in %

13、 and PCO2 in mmHg NS=not significant HCT (hematocrit )Table :Effect of Bazheng Tang on humoral immune response in mice (x SD )Group N HA-Ab (log2R) HS(OD ) B Cell (%) Spleen index Thymus index Normal control 8 10.38 0.52 0.33 0.01 31 1.4 7.84 0.8 2.42 0.360Co control 8 8.85 0.8(1) 0.16 0.1 (1) 10.62 0.43 (1) 3.86 0.64 (1) 1.12 0.5 (1) 60Co +100%BZT 8 9.75 0.8(2) 0.22 0.01 (2 18.62 1.06 (2) 4.57 0.34 (2) 0.89 0.2160Co +10%BCT 8 9.88 0.3(3) 0.28 0.02 (3 22.75