3. Các định lƣợng dựa trên đáp ứng định lƣợng 1 Mô hình thống kê
3.1.1. Nguyên tắc chung
Hai mô hình thống kê thường dùng trong các định lượng sinh học là mô hình đường thẳng song song và mô hình tỷ lệ độ dốc. Trong chuyên luận này chỉ giới thiệu mô hình đường thẳng song song, để tìm hiểu thêm về mô hình còn lại, xin tham khảo Dược điển Châu Âu IV hay các tài liệu thống kê khác.
Chỉ có thể áp dụng mô hình thống kê đường thẳng song song nếu định lượng hội đủ các điều kiện sau:
1) Các liều khác nhau của chế phẩm chuẩn và chế phẩm cần định lượng đã được chỉ định cho từng đơn vị thí nghiệm một cách ngẫu nhiên;
2) Các đáp ứng đo được của mỗi liều tuân theo phân phối chuẩn;
3) Độ lệch chuẩn của các đáp ứng trong mỗi nhóm xử lý của cả chế phẩm chuẩn và chế phẩm cần định lượng không khác nhau có ý nghĩa.
Sau khi tiến hành định lượng lặp lại nhiều lần, nhà phân tích phải kiểm tra các số liệu thu thập được bằng các phép kiểm tra thống kê thích hợp để đảm bảo định lượng thỏa mãn các điều kiện nói trên:
76
- Điều kiện 1 có thể thỏa mãn nếu thực hiện đúng theo các hướng dẫn trình bày ở mục 2 (Ngẫu nhiên hóa).
- Điều kiện 2 thường được chấp nhận là luôn luôn thỏa mãn trong thực tế. Trong những định lượng mà mỗi xử lý bao gồm một số đáp ứng lặp lại, một sự lệch nhỏ khỏi tính chuẩn sẽ không gây ảnh hưởng lớn đến kết quả.
- Kiểm tra điều kiện 3 thông qua việc kiểm tra tính đồng nhất của các phương sai, ví dụ bằng phép kiểm tra Bartlett hoặc phép kiểm tra Hartley (xem các ví dụ trong mục 3.2.8).
Nếu điều kiện 2 và/hoặc điều kiện 3 không thỏa mãn, thay đáp ứng y bằng ln(y), y hay
y2 có thể cho kết quả tốt.
Phép biến đổi y thành ln(y) rất hữu ích trong trường hợp tính đồng nhất của các phương
sai không thỏa mãn. Phép biến đổi này cũng giúp cải thiện tính chuẩn nếu phân phối bị lệch về bên phải.
Biến đổi y thành y thường được dùng khi các quan sát tuân theo phân phối Poisson, ví dụ khi các quan sát thu được bằng phương pháp đếm.
