4.5 二阶段交叉设计一元定量资料方差分析

4.5.1 问题与数据

【例4-5】某公司原生产药物B，现对其剂型进行改造，生产出药物A，欲评价A药与B药是否具有相同的生物利用度，以AUC（血药浓度—时间曲线下面积）作为评价指标，选取24名受试者并将他们随机均分成两组，用药顺序为：第1组受试者在第1、第2实验周期分别接受A药与B药，以AB表示；第2组受试者在第1、第2实验周期分别接受B药与A药，以BA表示。在两个实验周期中设立了“洗脱期”，实验结果如表4-5所示。请判断资料的类型并进行合适的统计分析。

表4-5 A、B两种剂型药物影响下的血药浓度—时间曲线下面积

4.5.2 对数据结构的分析

本资料中有一个实验因素“药物剂型”，它有两个水平（即A剂型和B剂型）。24名受试者被随机均分成两组，以AB、BA两种相反的顺序接受两种剂型药物的处理，实验周期中设有洗脱期。此资料应为二阶段交叉设计一元定量资料。

4.5.3 分析目的与统计分析方法的选择

因本资料为二阶段交叉设计一元定量资料，故应采用相应的方差分析来处理。

4.5.4 SAS程序

SAS程序名为SASTJFX4_5.SAS。

程序中第1步为建立数据集，subject代表“受试者”，order代表“用药次序”，drug代表“药物种类”，y为观测指标“AUC((μg/ml)⋅h))”。其他部分与拉丁方设计定量资料方差分析相似，此处不再赘述。另外，在SAS 9.2中，已经可以用TTEST过程做二阶段交叉设计一元定量资料方差分析了。其基本语法为：

       proc ttest;
           var outcome1 outcome2/crossover=(treat1 treat2);
       run;

其中outcome1和outcome2分别代表第1阶段和第1阶段受试对象的观测值，treat1和treat2分别代表第1阶段和第2阶段受试对象接受的处理。在录入原始数据时，其形式与程序SASTJFX4_5.SAS会有所差异。例如本例，可直接将do循环中语句换成“input period1 $ y1 period2 $ y2@@;”。调用TTEST过程进行统计分析时，将上述语法修改为“var y1 y2/crossover=(period1 period2);”即可。综合来说，调用TTEST过程做二阶段交叉设计一元定量资料方差分析要比ANOVA过程简单一些，录入数据更直观，有兴趣的读者可以尝试一下。

4.5.5 主要分析结果及解释

这是输出的结果。可以看出，在不同实验顺序和药物之间，AUC的差别均无统计学意义，而受试者个体的差异则存在统计学意义（F=7.41，P＜0.001），说明A药和B药生物利用度相等。