3.051J/BE.340 第15讲生物材料研究的统计分析 1.基本原理:统计分析对生物材料的分折为何是必需的? 冷许多误差源存在于生命系统的检测过程! 有关生物材料数据误差和测量值方面的举例
1 3.051J/BE.340 第 15 讲 生物材料研究的统计分析 1. 基本原理：统计分析对生物材料的分析为何是必需的？ 许多误差源存在于生命系统的检测过程！ 有关生物材料数据误差和测量值方面的举例
3.051J/BE.340 实例:粘附于生物材料的细胞沉降百分率分析(最简单的细胞分析) 戴据发生变化的几个原因 表面污染→产生细胞毒素或改变了表面化学性质 每个表面种子细胞数量上的差异 生物材料合成方面的差异(反应物数量、温度、时间等) 细胞自身的差异(不同的细胞传代过程) 介质上的差异(如:不同的浓度,蛋白群) 灭菌过程的差异 研究者带来的误差(如:对着样品打喷嚏) 生物行为是最适宜通过样本容量或数值分布进行表征 实例:NaOH溶液与等摩尔HCl溶液的滴定
2 3.051J/BE.340 实例：粘附于生物材料的细胞沉降百分率分析（最简单的细胞分析） 数据发生变化的几个原因： ¾ 表面污染 ⇒ 产生细胞毒素或改变了表面化学性质 ¾ 每个表面种子细胞数量上的差异 ¾ 生物材料合成方面的差异（反应物数量、温度、时间等） ¾ 细胞自身的差异（不同的细胞传代过程） ¾ 介质上的差异（如：不同的浓度，蛋白群） ¾ 灭菌过程的差异 ¾ 研究者带来的误差（如：对着样品打喷嚏） 生物行为是最适宜通过样本容量 或数值分布进行表征 实例：NaOH 溶液与等摩尔 HCl 溶液的滴定
3.051J/BE.340 当N→>∞时,数据趋向于群体: 令目的:测量足够的数据以精确表征性能的分布,通过 数据分布的平均值=N个测量的< x 分布的宽度,或标准偏差,S x <x> )2 注意:由于我们不知道真正的平均数μ,所以 S 标准偏差S,是被N-1除的,这样可避免偏差。 N-1 总体平均偏差σ,是被N除的
3 3.051J/BE.340 当 N→∞ 时，数据趋向于群体： 目的：测量足够的数据以精确表征性能的分布，通过 ¾ 数据分布的平均 值=N 个测量的﹤x﹥ ¾ 分布的宽度，或标准偏差，S 注意：由于我们不知道真正的平均数µ，所以 标准偏差 S，是被 N-1 除的，这样可避免偏差。 总体平均偏差σ，是被 N 除的
3.051J/BE.340 同等地偏差,S2,可如下定义: x i=1 (N-1) 偏振光椭圆率测量 3.5 mean 25 2 0.5 1670168016901700171017201730 膜厚度(埃) 2.重要的分布丽数 A.高斯(正态)分布 描述主要由扩散力控制的过程 例子:细胞迁移 属于随机误差或波动的过程(+或-可能对等) 例子:细胞吸附于表面
4 3.051J/BE.340 同等地 偏差，S2 ，可如下定义： 偏振光椭圆率测量 膜厚度（埃） 2. 重要的分布函数 A． 高斯（正态）分布 ¾ 描述主要由扩散力控制的过程 例子：细胞迁移 ¾ 属于随机误差或波动的过程（+或- 可能对等） 例子：细胞吸附于表面 样 品 数 量
3.051J/BE.340 对于正态分布,测量值x出现的概率P如下 P(x) 2丌 其中μ为总体平均数,σ为总体标准差。 68%的值落在μ土σ 95%的值落在μ±2o 2σ1u12σ 真数据与分布 包含有限量的点 当N→∞时,接近理论分布 应该可以用来说明测量平均值的标准偏差(<X>)(当N→∞时<X>→少) →平均值的标准偏差,Sm(也称为标准提差) 68%的<X>测量值 落在μ±Sm 95%的<X>测量值对于大容量的数 落在μ±2Sm 据用作“置信区 间
5 3.051J/BE.340 对于正态分布，测量值 x 出现的概率 P 如下： 其中µ为总体平均数，σ为总体标准差。 真数据与分布 ¾ 包含有限量的点 ¾ 当 N→∞ 时，接近理论分布 ¾ 应该可以用来说明测量平均值的标准偏差（<X>）(当 N→∞ 时<X>→µ) ⇒ 平均值的标准偏差，Sm（也称为标准误差）： } 68%的值落在µ±σ 95%的值落在µ±2σ 68% 的<X>测量值 落在µ±Sm 95% 的<X>测量值 落在µ±2Sm 对于大容量的数 据用作“置信区 间