如何用SPSS的线性回归法求LC50

SPSS线性回归求LC50

如何用SPSS的线性回归法求LC50

写在前面：看园子里很多新来的战友不知道怎么求LC50，特选了一种最简单、最无条件限制，但大小杂志社都承认的方法(为啥承认，SPSS出品，不解释)，也就是线性回归法，告诉大家怎么把MTT的数据变成LC50。

1 准备工作

1.1 MTT检测得到的OD值数据

先把均值和方差算一下。均值在后面要用，可以先看一下方差，如果太大说明数据

重复性不好，要剔出离群的数值或者重做实验。

同一浓度的不同样本数据要排成列，方便拷入SPSS。

1.2 SPSS软件

只要带有线性回归功能的SPSS就可以了。本例中采用SPSS 20.0版本的软件。

2 数据前处理

MTT测得的原始OD值数据，要计算成细胞存活率或者抑制率的数据。本例中有个别数值比control的值高，所以算成存活率，避免负值，方便计算。

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丁香园战友 双人木 制作

3 数据输入

3.1 打开SPSS，新建一个数据文件。

3.2 设置变量

在变量表中输入2个变量：浓度和细胞存活率。根据本例的数据，小数位数分别设

置为2位和4位。并添加浓度的单位，本例中为mg/ml。其余设置保持默认就行。

输入数据

在数据表中分别拷入浓度和刚才计算好的细胞存活率的数据。记住，不管数据多少，SPSS中都是要竖着输入的。

3.3

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4 线性回归

选择“分析/回归/线性”，在弹出的设置窗口中，将浓度设成因变量，存活率设成自变量。

点击“统计量”按钮，设置输出显示的项目。

点击“选项”按钮，设置F检验的概率(这个不设也可以)。

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上面的设置都确定了之后，软件会自动进行计算。

如果是在原有分析过的数据基础上修改的，上面这些设置会自动保留，就不用一一设定了。

5 输出结果分析

接下来会输出一个报告。

5.1 标题就是刚才做了线性回归分析。

5.2 活动的数据集是数据的保存位置。

5.3 描述性统计量是对所有数据的一个总分析，除了样本数N，其他都没有多大意义。

5.4

5.5

5.6 相关性这个有用了。本例中，相关性很好。 输入/移去的变量，是数据中有没有超出范围的，本例中设置是超出10%的，没有。也说明相关性好。 模型汇总，这个也不用看。要说一下的是，这里的R方值和我们做标曲的R方值

不一样，不是说这里也要几个9，我们的数据才有用。

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5.7 Anova分析，这里其实看Sig.值(就是p值)就行，Sig. < 0.05就说明线性良好。

再具体说下这些数据的意义。回归是方法；残差是实测与预计值的差值；平方和有

很多个，不同的平方和的意思不一样(“回归平方和”表示反应变量的变异中的回归模式中所包含的自变量所能解释的部分。“残差平方和”代表反应变量的变异中没有被回归模型所包含的变量解释的部分。这两个值与样本量及模型中自变量的个数有关，样本量越大，相应变异就越大)；df是自由度，是自由取值的变量个数；均方是方差除以自由度；F是F分布的统计量；Sig.是p值，用于检验该回归方程是否有意义，Sig. < 0.05说明所建立的回归方程具有统计学意义，即自变量和因变量之间存在线性关系。

5.8 系数。这里的非标准化系数B，就是我们的线性方程的系数。本例中这两个值分

别是95.575和-88.867，说明线性方程就是 浓度=95.575-88.867×存活率。

6 代入相应细胞存活率进行计算。本例中求细胞存活率(抑制率)为50%的药物浓度，代入

0.5，则LC50为77.08mg/ml。

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附，

线性回归法的计算

线性回归法的基本运算方法是以死亡率为ｘ，以浓度为ｙ，先求出各组数据的平均值x、y，再计算(X-x)(Ｙ-y)和(Ｘ-x)及∑(Ｘ-x)(Ｙ-y)和∑(Ｘ-x)求得回归系数ｂ，将x和ｂ代２２

入直线回归方程Ｙ＝y＋ｂ(Ｘ-x)，就能得到回归直线方程。将ｘ＝0.5代入直线方程，得出半数致死浓度。

本方法参考文献

Nath K A, Croatt A J, Likely S. Renal oxidant injury and oxidant response induced by mercury

[J].Kidney International, 1996, 50(3): 1032-1043．