超声对柠檬酸清洗神经根管系统的影响。R语言中的变量定性反应分析

摘要

柠檬酸是一种用于根管治疗的灌溉溶液，作为次氯酸钠的辅助剂，因为它具有脱矿作用，有助于在狭窄或钙化的管中固定，并有助于消除牙本质粘土。在统计分析中，响应变量是最能表达实验因素对观测单元影响的变量，可以定性，也可以定量。本文的目的是提出一个程序，以分析定性变量在R语言，从数据相关的清洁根管系统与超声和柠檬酸作为根管冲洗器。根据实验因子“超声暴露”，以响应变量“用柠檬酸清洗根管系统”的记录整理列联表。随着不同类别的响应变量(TA-0:“所有开放小管，牙本质壁无泥”，TA-1:“开放小管超过50%”，TA-2:“开放小管小于50%”和TO-3:“所有闭塞小管”)在两个实验因子水平(CU:“有超声”和SU:“没有超声”)中出现的频率，而不受第三观察(AP:“根尖”，CE:“颈椎”和ME:“根尖”)的区分。“中等”)，比例被确定为相对于总体的频率(所有值都是可比较的)，并以柱状图表示，以方便识别暴露于超声和未暴露于超声的样品的清洁行为模型。随后，针对响应变量与实验因素(清洁水平和超声暴露水平)之间的关联以及比例对之间的差异(暴露于实验因素和未暴露于变量答案的不同水平的样本)，制定了假设，并与x平方检验或精确费舍尔检验和比例Z进行对比。最后，根据第一次检验的检验统计量，计算定性变量之间的关联测度。Fisher精确检验(在原始列联表上)和卡方检验(在修改后的列联表上，以便类别的频率不小于5)的结果表明，“柠檬酸清洗”和“超声暴露”之间存在关联(p>0.05)。即在不同清洗级别下，有超声和没有超声的样品比例差异不显著。 This was confirmed with the results of the Z test for proportions since no significant differences were detected in the comparisons made) and with the calculated association measures (the highest value corresponded to the corrected contingency coefficient K=0.153962, which due to its proximity to zero induces to estimate a weak association between the response variable and the experimental factor). Citric acid achieved the level of cleanliness TA-0 in the sample with ultrasound, contrary to another irrigant that achieved the aforementioned cleaning level in the sample without ultrasound.

关键字

R语言，灌溉解，卡方检验，Fisher精确检验，比例Z检验，偶然性系数

简介

牙髓学的冲洗器是用于根管系统消毒和清洁的化学溶液[1］．灌水作用于根管器械作用所产生的有机物和牙本质粘土的溶解，并具有防腐作用，有助于导管废物的牵引，避免根尖填塞，润滑作用，避免根管器械过早磨损和断裂[2］．

最常用的灌溉液为0.5%-5%次氯酸钠[3.］．由于它对无机成分没有任何作用牙质［4]，并辅以除盐溶液，其中乙二胺四乙酸(EDTA) 17%溶液[2］．柠檬酸1-50% [5]、醋酸或5%的马来酸也可用。

超声波在相互接触的液体分子中产生正负压气泡，变得不稳定并崩溃。雷竞技网页版这会引起类似真空减压的内爆。大量研究比较了超声与人工冲洗在清除碎片和清洁根管方面的效果，得出结论空化的灌溉方式有助于实现更大的灌溉效率[6，7］．

在统计分析中，响应变量是那些估计为最能表达实验因素对观察单元的影响的变量。当值来自测量或计数变量时，答案可以是定量的，而当值来自主观资格时，它们是定性的。

定性响应变量的统计分析意味着对列联表中实验类别的出现频率进行分类，确定所述类别的出现比例作为相对于一般总数或总行或总列的频率，在柱状图中显示比例，提出假设，涉及响应变量相对于实验因素的独立性和/或涉及可疑比例对之间的差异，将假设与适当检验进行对比，并确定补充措施，如权变系数、比例之差和比例之比[8-12］．

“列联表或交叉”是一种安排，可以根据两个或多个分类变量(标称或序数定性变量)对实验事件进行分类，从而总结实验事件发生的频率，便于确定所述事件发生的相对频率(比例或概率)、变量之间关联的假设和比例对之间的差异等基本信息，并与充分的检验进行对比。

为了确定独立样本中记录的变量之间的关联的显著性，如果每个类别的绝对频率大于5，则使用x平方分布检验，在R语言中使用“chisq”函数执行。测试(vr, fe)”或“chisq.test”。

如果变量记录在成对的样本中(相关或相关)，并组织在一个2x2表中(对二分类变量的排列，如处理前或处理后，如果暴露或不暴露等)，则使用McNemar检验，R语言使用“McNemar”函数执行。Test (vr, faith)”或“macnemar.test”。

在前面的测试没有考虑到的情况下，使用Exact Fisher测试，在R语言中使用函数" Fisher "执行该测试。Test (vr, fe)"或"fisher.test"。在实践中，这个检验在样本量很小的时候使用，但它对所有样本量都有效。

这些函数以最简单的应用程序呈现，但它们有解决不同复杂情况的替代方案，这可以在R语言的帮助下看到。

为了加强对定性变量的评价，可以确定“比例关系”(对比较接近于零的比例很重要)和“权变系数”(基于“卡方”系数的定性变量之间的关联的度量，试图消除卡方检验统计量的限制)。

假设完全独立，基于观测值(Oij)和估计值(Eij=hi.*Hj./N)的“二次或卡平方权变系数”确定为

接近零的值表示变量之间的独立性(分子为零时出现最小值)，随着值的增加，变量之间的相关性更强。最大值取决于列联表的维数和样本量，不宜进行比较不同表的事件数和样本大小的值。

“二次平均偶发系数”，由之前的系数除以样本量得到，在2x2表的情况下，假设值在0到1之间。

“皮尔逊的权变系数C或CC或K”试图用表达式消除样本大小的限制．上限由表达式获得，其中“k”为所研究变量的最少类别数。

用公式K=C*√(K / K -1)得到的“修正权数系数K”消除了表的维数对上限的影响，使结果具有可比性。这里表示0≤K≤1，其中K值接近0表示自变量，接近1表示变量之间的依赖性较大。

“Phi系数”衡量了二分变量(4个字段的相关系数)与表达式的关联(它是权变二次系数平均值的平方根)。

系数的值在0(表示变量之间没有关联)和无穷大(系数无界)之间振荡。

“克莱默V系数”至少有一个变量是二分类的，并且不受样本大小的限制，由表达式得到:其中min (r,c)是表中行数和列数之间最小的值。

对于列联表的任何维数，系数V在0和1之间振荡。在2x2表中，Cramer V系数对应于Phi系数。

“比例关系”允许更好地评估不具有代表性的比例(接近0或1)的差异，它是通过将两个比例(r=p1/p2)除以而得到的，并被解释为相对于另一个更大或更小的时间。当变量独立时，比例是相似的，比值接近于单位。

在比例0.01和0.001之间的差值是0.009，在比例0.410和0.401之间的差值也是一样，但在第一种情况下，比例之比是10(0.01/0.001)，在第二种情况下，比例之比是1.02(0.410/0.401)。在第一种情况下，一个组内的成功率(某一事件的发生)比另一个组高10倍。

本文的目的是提出一个程序，以R语言分析与超声和根管冲洗器清洁根管系统相关的定性变量。

材料与方法

一开始是50个不正常的人牙齿．在超声存在和不存在的情况下，用1%柠檬酸清洗牙冠和导管，与根管学常用的其他冲洗液(5%乙酸，5%马来酸和17% EDTA)进行比较。的状态牙本质根牙质的根尖、中、颈三分之一处均有小管。蒸馏水作为对照。

根据暴露于超声和未暴露于超声的样品中记录的不同程度的柠檬酸清洗的发生频率(三分之二均观察到)，用R语言对分类响应变量进行了综合分析，程序如下:

通过将数据输入向量U1(实验因子类别的总频率)和L1(实验因子每个类别中记录的响应变量水平的频率)中，生成实验类别出现频率(LU1)的列联表。

U1<-c(rep ("CU"， 15)， rep ("SU"， 15)))

L1 < - c(代表(“TA-0”,1),代表(“TA-1”,7),代表(“TA-2”,5),代表(“3”,2),代表(“TA-0”,0),代表(“TA-1”,5),代表(“TA-2”,6),代表(3,4))

LU1<-table (U1, L1)-在LU1中，交叉表以原始频率存储

LU1-报告存储在对象LU1中的列联表

准备列联表，其比例为相对于总体(PLU1)的频率，并在单独的条形图中表示(图1及图2)．

PLU1 <道具。表(LU1)-在PLU1中，比例表是根据总数存储的

PLU1-报告PLU1对象的比例表

barplot (PLU1，旁边=TRUE, ylab=“根据总通用比例”，图例。text=c ("CU"， "SU"))-单独条形的比例图

创建向量L2(与L1相同，但将TA-0与TA-1连接，将TA-2与to -3连接，以便所有类别的频率都不小于5)，并详细描述修改后的列联表(LU2)。

L2 < - c(代表(“TA-0 TA-1”8),代表(“TA-2和3”,7),代表(“TA-0 TA-1”,5),代表(“TA-2和3”,10))

LU2<- table (L2, U1)——LU2对象存储修改后的列联表

在原列联表(LU1)上进行Fisher精确检验，在修改后的列联表(LU2)上进行卡方检验(图3)．

费舍尔。test (LU1)-原LU1列联表上的fisher精确检验

chisq。test (LU2)-对修改后的列联表LU2进行卡方检验

根据检验统计量卡方检验确定关联度量(结果报告在图4）.

CCM<-0.543/30-二次平均连续性系数:

C<-根号下(0.543/(0.543+30))-皮尔逊权变系数:

K <-0.133335 *√(2/(2-1))-固定权变系数:

<-根号下(0.543/30)-系数Phi:

V<-根号(0.543/30*(2-1))-Cramer系数

在响应变量的不同水平(图5）.

d0<-(0.0333-0.0000)- TA-0水平CU和SU比例的差异

r0<-(0.0333/0.0000)- TA-0水平CU和SU比例的关系

d1<-(0.2333-0.1666)- TA-1水平CU与SU比例之差

r1<-(0.2333/0.1666)- CU和SU在TA-1水平的比例关系

d2<-(0.1666-0.2000)- TA-2水平CU和SU比例的差异

r2<-(0.1666/0.2000)- CU和SU在TA-2处的比例关系

d3<-(0.0666-0.1333)- TO-3上CU和SU比例之差

r3<-(0.0666/0.1333)- CU和SU在TO-3上的比例关系

确定不同柠檬酸清洗水平(TA-1, TA-2和to -3)中有超声和没有超声的样品比例(CU和SU)之间的显著差异，生成2列矩阵，对其进行比例的Z检验(图6)．

M1<-matrix (c (7,5,23,25)， nrow=2)-matrix比较CU和SU在TA-1

道具。test (M1)-用于M1矩阵的Z检验

M2<-matrix (c (5,6,25,24)， nrow=2)-matrix比较CU和SU在TA-2

道具。test (M2)-用于M2矩阵的Z检验

M3<-matrix (c (2,4,28,26)， nrow=2)-matrix来比较to -3中的CU和SU

道具。test (M3)-用于M3矩阵的Z检验

结果及讨论

表1记录1%柠檬酸获得的不同清洁水平的频率，有或没有暴露于超声因子，并与其他冲洗溶液获得的值进行比较。

表1。清洗频率的实验类别。

分析图2CU样品中的TA-1(23.33%)和SU样品中的TA-2(20%)的清洁度最高。TA-0清洁水平仅记录在CU样品中，这表明柠檬酸增强了暴露于超声的实验单元的效果。在图1这些结果被绘制出来。

中的信息分析图3(原列联表上的Fisher精确检验和修正列联表上的卡方检验)，p值值(0.713和0.4612)大于α误差(0.05)，防止拒绝提出答案变量与实验因子之间独立性的假设，然后“用柠檬酸清洗”根管系统“与因素“接触超声”无关，考虑所有三分之一。

在柠檬酸清洗的不同程度上，有超声波和没有超声波的样品之间的差异并不显著，因此可以更多地归因于随机效应，而不是超声波的作用。

基于卡方检验的检验统计量，对关联测度进行分析图4，最大值为修正后的权变系数(K=0.1885642)，其接近于零，再次证实了响应变量与实验因子之间的弱相关性概念。

中的信息分析图5在TA-1水平(d1=0.0667)和TO-3水平(d3=-0.0667)， CU和SU的比例差异大小相同，但方向相反。在TA-1水平(r1=1.40)的比例比值表明CU比SU高近40%，而在TO-3水平(r3=0.499)， CU比SU低近50%。

如图6，经Z检验，TA-1 (p=0.7469)和TO-3 (p=0.667)差异不显著。在TA-2水平上，CU和SU之间的比例差异几乎为零(d2=-0.0334)，比例比(r2=0.833)表明CU比SU少近17%，Z检验确定差异不显著(p=1)。

结论

定性响应变量(用柠檬酸清洗根管系统)，考虑到所有三分之一实验单位的观察结果，显示与超声暴露的实验因素弱相关。

在反应变量的不同水平上，暴露于实验因子和未暴露于实验因子的样本比例对之间没有统计差异。

在定性变量的关联测度中，最大值对应于修正后的权变系数(K=0.1885642)，由于其接近于零，导致响应变量与实验因子之间的关联较弱;在任何情况下，由于对列联表大小的限制已经消除，样本大小是与类似措施可比的结果。

只有1%的柠檬酸和17%的EDTA达到了根管系统的最大清洁水平，在有超声的样本中排名第一，在没有超声的样本中排名第二。使用简单的R语言例程，可以方便地对定性响应变量进行积分分析。R语言因其免费使用和具有重要的虚拟咨询领域而受到赞赏，它通过一个简单的例程简化了对分类响应变量的分析。

参考文献

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