基于原始数据的Probit回归计算半数致死量(LD50)——SPSS软件实现

发布于 2022年10月6日 星期四 19:01:08 浏览:7586
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在前面文章介绍了Probit回归的相关理论(Probit回归的理论介绍),已知Probit回归可用于计算半数致死剂量(LD50)、半数有效剂量(ED50)等剂量反应关系指标。本文将实例演示在SPSS软件中基于原始数据的Probit回归计算半数致死量的操作步骤。

关键词:SPSS; Probit回归; 概率单位回归; 半数致死量; LD50; 半数有效剂量; ED50

一、案例数据介绍

为研究某化学物质对小鼠的急性毒性大小,测试了不同剂量组的死亡情况,求该化学物质的LD50。部分数据如图1所示,ID为小鼠编号;dose为化学物质剂量,包括100、120、140、160、180、200 mg/kg 6个剂量组;dead为小鼠死亡情况,0为存活,1为死亡;total为虚拟实测值总数,赋值全部为1。本案例数据可从“附件下载”处下载。

图 1

二、软件操作

选择“分析”—“回归”—“概率”(图2)。

图 2

在“概率分析”对话框(图3),“响应频率”中选入“死亡数[dead]”,“实测值总数”中选入“虚拟实测值总数[total]”,“协变量”中选入“致死剂量[dose]”,“转换”不做选择,“模型”下选择默认的“概率”,“选项”保持默认。

图 3

三、结果解读

图4的“数据信息”列出了小鼠的个数为60,“收敛信息”提示本次拟合达到了收敛标准,寻找到了最佳解。

图 4

“参数估算值”结果(图5)显示,浓度的确对死亡率有影响(P=0.003)。可得到概率单位回归方程:

Probit(P) = -4.575 + 0.034×dose

根据上述方程可计算死亡的预测概率,如剂量130 mg/kg时,

Probit(P) = -4.575 + 0.034×130 = -0.155

在excel空白单元格中输入函数“=NORMSDIST(-0.155)”,然后回车即可计算死亡预测概率为0.438410659,即43.8410659%。

图 5

“卡方检验”结果(图6)显示,拟合优度检验的P=0.532>0.05,表示当前模型对数据拟合良好,因此在计算置信区间时不再进行异质性校正。

图 6

“置信限度”结果(图7)显示,LD50为133.513 mg/kg,95%CI为(62.844~153.782) mg/kg,即给予该化学物质133.513 mg/kg剂量水平时,将有50%的小鼠死亡。

图 7

四、结论

通过Probit回归计算得到该化学物质对小鼠的LD50为133.513 (95%CI为 62.844~153.782) mg/kg。

五、知识小贴士

  • 虚拟实测值总数:SPSS默认是对频数表资料进行Probit回归分析,但是原始数据并非频数表资料,每一个案例表示一个观察对象,因此为了软件计算需要,需制定一个频数变量,即虚拟实测值总数。
  • “转换”主要用于是否对自变量进行对数变换以及转换的方式(常用对数及自然对数),在Probit分析时,要求协变量与Probit值呈直线关系,因此转换的最主要目的也在于此。如果协变量原始数据与Probit值之间呈大致直线关系,可无需对数据进行转换,否则需要进行相应方式的转换。若无法找到合适的转换方法达到直线趋势的效果,则不宜使用Probit回归进行数据分析。
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