4.5 二階段交叉設計一元定量資料方差分析

4.5.1 問題與數據

【例4-5】某公司原生產藥物B，現對其劑型進行改造，生產出藥物A，欲評價A藥與B藥是否具有相同的生物利用度，以AUC（血藥濃度—時間曲線下面積）作為評價指標，選取24名受試者并將他們隨機均分成兩組，用藥順序為：第1組受試者在第1、第2實驗周期分別接受A藥與B藥，以AB表示；第2組受試者在第1、第2實驗周期分別接受B藥與A藥，以BA表示。在兩個實驗周期中設立了“洗脫期”，實驗結果如表4-5所示。請判斷資料的類型并進行合適的統計分析。

4.5.2 對數據結構的分析

本資料中有一個實驗因素“藥物劑型”，它有兩個水平（即A劑型和B劑型）。24名受試者被隨機均分成兩組，以AB、BA兩種相反的順序接受兩種劑型藥物的處理，實驗周期中設有洗脫期。此資料應為二階段交叉設計一元定量資料。

4.5.3 分析目的與統計分析方法的選擇

因本資料為二階段交叉設計一元定量資料，故應采用相應的方差分析來處理。

4.5.4 SAS程序

SAS程序名為SASTJFX4_5.SAS。

程序中第1步為建立數據集，subject代表“受試者”，order代表“用藥次序”，drug代表“藥物種類”，y為觀測指標“AUC((μg/ml)?h))”。其他部分與拉丁方設計定量資料方差分析相似，此處不再贅述。另外，在SAS 9.2中，已經可以用TTEST過程做二階段交叉設計一元定量資料方差分析了。其基本語法為：

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

其中outcome1和outcome2分別代表第1階段和第1階段受試對象的觀測值，treat1和treat2分別代表第1階段和第2階段受試對象接受的處理。在錄入原始數據時，其形式與程序SASTJFX4_5.SAS會有所差異。例如本例，可直接將do循環中語句換成“input period1 $ y1 period2 $ y2@@;”。調用TTEST過程進行統計分析時，將上述語法修改為“var y1 y2/crossover=(period1 period2);”即可。綜合來說，調用TTEST過程做二階段交叉設計一元定量資料方差分析要比ANOVA過程簡單一些，錄入數據更直觀，有興趣的讀者可以嘗試一下。

4.5.5 主要分析結果及解釋

這是輸出的結果。可以看出，在不同實驗順序和藥物之間，AUC的差別均無統計學意義，而受試者個體的差異則存在統計學意義（F=7.41，P＜0.001），說明A藥和B藥生物利用度相等。