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基本方法
免疫学指标的特点是质反应资料多，实验批间差异大，并且量反应资料多为正偏态分布，并多呈等级资料或几何数资料形式存在，经常出现无确切数值的数据，如某浓度>256。因此，对于量反应资料宜采用单侧（或双测）有界的百分位数法进行确定，详细内容请查阅有关的统计书籍。对于质反应资料应安表2－1设计实验，得出数据（A.B.C.D），计算阳性或阴性预示值。
表2－1预示值测定实验
试验反应
有病组健康组合计阳性ABA+B阴性CDC+D1．阳性预示值=A×1**%A+B2．阴性预示值=D×1**%C+D阳性预示值是指通过阳性试验结果作出有病判定的正确概率，该值大于95％时该指标可以用于确定诊断。
阴性预示值是指通过阴性试验结果作出无病判定的正确概率，该值大于95％时该指标可以用于筛选诊断。
注意事项
1. 无论质反应试验还是量反应试验，确定正常值时样本应不少于100例。
2.通过调整质反应试验的判定阈值可以使阳性或阴性预示值得到调整，使试验具有临床诊断价值。
参考文献
1. 刘辉 1998. 研究生免疫学教程 大连：大连出版社 272－273
（刘辉 刘启贵）
第二节群体对照研究基本方法
如前所述，免疫学资料量反应资料多为正偏态分布，并多呈等级资料或几何数资料形式存在，经常出现无确切数值的数据。因此宜特别注意，当资料为量反应资料时（尤其是出现无确切数值的数据），宜采用中位数与四分位数（或四分位间距）对其进行描述，检验时多采用非参数的方法，如秩和检验、中位数检验等。有时也采用取对数的方法转化成正态分布，用均数与标准差进行描述。注意当数据为0时的处理，可用lg（x+1）也可定义为0.5等。当资料为质反应数据时，多采用率进行描述，χ2检验进行比较。当实验批间差异大时，一般采用重复批间实验，理论上重复五次一致才有意义。
注意事项
1.上述数据处理采用统计学分析软件十分方便，但Z好采用公认的统计分析软件，如SAS，SPSS等。
2.对于批间差异大的实验可采用单次小样本批间重复设计，如每次每组采用5个样本，重复5次（或更多）完成实验，比单次大样本进行实验可靠。
参考文献
1. 卢纹岱 2000. SPSSforwindows 统计分析 北京：电子工业出版社 284－297
（刘启贵 刘辉）
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