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user: 3. 结果 3.1. 分剂量合格率的卡方检验 3.1.1. 成组设计行 × 列表资料的卡方检验 结果见表2，因P < 0.05，可认为A、B、C分剂量合格率不全相同。A、B分剂量合格率接近，但均明显大于C。 Table 2 Results of chi square test of qualified rate of divided dose of A， B and 皮尔逊卡方值及显著性 分剂量合格率 值 渐进显著性(双侧) A B C 32.147 a 0.000 54.31% 47.34% 30.34% 表2. A、B、C分剂量合格率卡方检验结果 a 0个单元格(0.0%)的期望计数小于5。最小期望计数为98.15。 3.1.2. 成组设计四格表资料的卡方检验 结果见表3，A、B的两类样本分剂量合格率均为前者低于后者，但B差异不甚显著。C和三者合计的两类样本分剂量合格率均为前者高于后者，但三者合计样本差异不显著。 Table 3 Results of chi square test of qualified rate of divided dose of 8 doses and above and 7 doses and below of A. B， C and the tota 调剂员 皮尔逊卡方值及显著性 分剂量合格率 值 渐进显著性(双侧) 8剂及以上 7剂及以下 A 6.447 a 0.011 46.22% 62.83% B 0.505 a 0.477 44.44% 49.26% C 10.770 a 0.001 42.05% 22.08% 三者合计 0.217 a 0.642 44.44% 42.68% 表3. A、B、C及三者合计的8剂及以上和7剂及以下的分剂量合格率卡方检验结果 a 0个单元格(0.0%)的期望计数小于5。最小期望计数分别为51.63、42.61、25.82及128.98。 3.2. 完全随机设计资料的方差分析 结果见表4~6。方差齐性结果为P < 0.05，方差不齐。因韦尔奇方差分析无需原数据满足方差齐性，且本文数据量较大，故采用可信性强的韦尔奇检验。其P < 0.05，差异显著，可认为A、B、C分剂量误差程度不全相等。此时，再进行假定方差不等的事后比较。数据显示，A和B差异不显著；A、B同与C差异显著，其均值分别为4.88 g、5.68 g、9.77 g，可认为A、B的分剂量误差绝对值的均值与C有明显差异，前者明显低于后者。 3.3. 两独立样本均数的t检验 3.3.1. 8剂及以上和7剂及以下样本的t检验 通过表7发现，各样本显著性均小于0.05。但鉴于本次试验样本量相对较大，满足中心极限定理所谓“在样本量足够大情况下，即使总体分布符合正态性分布显著性较低，样本均值的样本分布仍可认为近似符合正态分布”，故可认为其样本数据近似符合正态分布。K-S检验之所以失败，在于其对数据过于敏感和其中存在偏离均值较多的异常值。 进一步检验结果如表8，A、B、C的t检验结果应见第一行，A、B对应P值均大于0.05，C的P值小于0.05。可认为A、B分别对应两类样本总体均值无差异，而C反之。三者合计的t检验结果应见第二行，其P < 0.05，可认为其所对应两类样本总体均值有差异。 Table 4 Results of homogeneity test of variance and Welch tes 方差齐性检验 韦尔奇检验 莱文统计 显著性 韦尔奇统计 a 显著性 53.927 0.000 33.368 0.000 表4. 方差齐性检验与韦尔奇检验结果 a 渐近F分布。 Table 5 Results of post comparison under the assumption of unequal varianc (I) (J) 显著性 塔姆黑尼 A B 0.148 C 0.000 B A 0.148 C 0.000 C A 0.000 B 0.000 邓尼特T3 A B 0.148 C 0.000 B A 0.148 C 0.000 C A 0.000 B 0.000 盖姆斯–豪厄尔 A B 0.127 C 0.000 B A 0.127 C 0.000 C A 0.000 B 0.000 表5. 假定方差不等的事后比较结果 Table 6 Results of descriptive statistic 调剂员 个案数(单位：个) 平均值(单位：g) A 234 4.88 B 226 5.68 C 242 9.77 表6. 描述性统计结果 Table 7 Results of sample normality tests of 8 doses and above and 7 doses and below of A. B， C and the tota Z值及显著性 样本量(单位：个) 均值(单位：g) Kolmogorov-Smirnov Z 渐进显著性(双侧) 8剂及以上 7剂及以下 8剂及以上 7剂及以下 8剂及以上 7剂及以下 8剂及以上 7剂及以下 A 0.100 0.149 0.002 a 0.000 a 135 99 5.71 5.11 B 0.114 0.123 0.006 a 0.000 a 90 136 6.50 6.39 C 0.166 0.111 0.000 a 0.000 a 88 154 9.22 12.17 三者合计 0.137 0.130 0.000 a 0.000 a 313 389 6.93 8.35 表7. A、B、C及三者合计的8剂及以上和7剂及以下样本正态性检验结果 a 里利氏显著性修正。 Table 8 Results of independent sample test of 8 doses and above and 7 doses and below of A. B， C and the tota 调剂员 方差的Levene检验 均值方程的t检验 F Sig t Sig (双侧) A 分剂量误 差绝对值 假设方差相等 0.014 0.904 −1.027 0.305 假设方差不相等 −1.027 0.306 B 假设方差相等 0.710 0.400 −0.174 0.862 假设方差不相等 −0.174 0.862 C 假设方差相等 0.049 0.826 2.607 0.010 假设方差不相等 2.536 0.012 三者合计 假设方差相等 8.089 0.005 2.811 0.005 假设方差不相等 2.843 0.005 表8. A、B、C及三者合计的8剂及以上和7剂及以下独立样本检验结果 3.3.2. 代煎药与门诊药总剂量误差的t检验 正态检验结果见表9，前者符合正态性分布，后者虽显著性较低，但仍依据中心极限定理，可认为其满足正态性。进一步检验的结果见表10，应以第二行的t检验结果为准，其p = 0.002 < 0.05，差异显著，可认为代煎药与门诊药的总剂量误差有差别，前者远低于后者。 Table 9 Results of sample normality tests of Samples of traditional Chinese medicine decocted in pharmacy and Outpatien 组别 Z值及显著性 样本量(单位：个) 均值(单位：g) Kolmogorov-Smirnov Z 渐进显著性(双侧) 代煎药 0.075 0.200 a 48 −3.30 门诊药 0.107 0.010 a 94 0.79 表9. 代煎药与门诊药样本正态性检验结果 a 里利氏显著性修正。 Table 1 0 Results of independent sample test of samples of traditional Chinese medicine decocted in pharmacy and Outpatien 方差的Levene检验 均值方程的t检验 F Sig t Sig(双侧) 均值差值(单位：g) 总剂量 假设方差相等 4.344 0.039 −3.493 0.001 −4.09 误差值 假设方差不相等 −3.276 0.002 −4.09 表10. 代煎药与门诊药独立样本检验结果 3.4. Logistic回归 结果见表11，当自变量为“药剂数是否大于等于8剂”和“性别”时，回归系数β均为正值，exp(β)均大于1。说明二者均是危险因素，但前者统计学意义不显著，后者反之。当自变量为“工龄”时，回归系数β为负值，exp(β) = 0.860 < 1，说明其是保护因素，且P < 0.05，统计学意义显著。 Table 1 1 Results of logistic regression outpu β 标准误差 瓦尔德 显著性 Exp(β) 步骤1 a 是否大于等于8剂 0.027 0.159 0.028 0.866 1.027 性别 0.472 0.171 7.592 0.006 1.603 工龄 −0.151 0.028 29.421 0.000 0.860 常量 0.548 0.166 10.964 0.001 1.730 表11. Logistic回归输出结果 a 在步骤1输入的变量：是否大于等于8剂，性别，工龄。