Page 39 - 2019年1月第30卷第2期
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白及、当药、苦楝皮、莲子心质量浓度分别为22.5、31.25、                     人次记为 m（m＝x×y）；若其中第 i 人对其计算的共 ni组
        10、31.25、18.75、48.75、26.25、22.5、11.25、8.75 mg/mL    数据计算错误，则计算错误的总人次记为 n（n＝Σni ）人
        的口尝待测样品（溶液总体积均为 4 000 mL，质量浓度                       次]。
        均按生药量计）。                                            2.5.1  方法一 （1）排列数据：将n个测量数据由小到大
        2.1.3  电子舌待测样品的制备            取川木通4.5 g（用量标          排列；（2）计算其平均值（x）和标准差（s）；（3）计算偏离
        准同“2.1.2”项），参照文献[15]煎煮方法制得质量浓度为                     值（Dmax/Dmin ），即平均值与最大值/最小值差值的绝对值；
        11.25 mg/mL（按生药量计）的电子舌待测样品。                        （4）确定可疑值（xi ）：判定偏离值大小，偏离值大的为可
        2.2 口尝试验                                            疑值；（5）计算Gi值：Gi＝│xi－x│/s（式中，i表示可疑值的
        2.2.1  志愿者筛选       本研究经河南中医药大学第一附                   排列序号；Gi为Grubbs检验的统计量，即可疑值与均值
        属医院医学伦理委员会审查批准后，对招募的志愿者进                            的差的绝对值再除以标准差）；（6）异常值判定：显著水
        行了包括苦味敏感度等在内的筛选 。纳入标准：（1）                           平（α）取0.01、0.05或0.1，通过查阅Grubbs临界值表 得
                                        [16]
                                                                                                        [7]
                                                     [17]
        因 20 岁时味蕾细胞总数达到最高值，味觉较为敏感 ，                         临界值Gs，计算Gi/Gs＞1是否成立：若成立，则xi为异常
        故选择 20～30 岁成年人；（2）无严重过敏史、遗传病史，                      值；否则这组数中没有异常值；（7）当xi为异常值时，将xi
        无胆囊炎，无不良嗜好，且近期无疾病史。排除标准：                            剔除，然后继续对剩余数据按照上述方法进行异常值的
        （1）最近 2 d 曾饮酒或吸烟者；（2）神经过度紧张者；（3）                    判定和剔除，直到这组数据中无异常值；（8）重复上述步
        认为栀子黄水溶液有苦味者；（4）品尝溶液前 2 h 进食                        骤对其他组进行判定与剔除。
        （尤其是刺激性食物）者。本研究最终选择健康志愿者                            2.5.2  方法二     采用 Excel 2010 软件建立列表进行排
        20名（男性9名、女性11名）。上述志愿者均知情同意并                         序，并计算 x、s、Gi 等参数，按“2.5.1”项下步骤进行异常
        签署了知情同意书。                                           值的判定与剔除。
        2.2.2  口尝试验      以不同质量浓度的盐酸小檗碱参比                    2.5.3  方法三 （1）单组数据异常值的循环剔除：参照
        溶液对20名志愿者进行口尝试验的苦度标准化培训，随                          “2.5.1”项，①录入原始数据（x）、显著水平（α）和尾数值
        后依次进行单组口尝试验和多组口尝试验。单组口尝                            （tail）后，输入函数[xnew，del，index]＝Grubbs（x，α，tail），
        试验：志愿者将37 ℃的通草口尝待测样品含于口中，15                         具体计算过程参照文献[7]。②基于MATLAB语言并按
        s 后吐出、漱口，并在苦度评价表中填入结果；多组口尝                          照算法流程图（见图 1）编制相关程序。③操作方法：上
        试验：志愿者在通草口尝试验的基础上，依次对“2.1.2”                        述操作在 Windows 7 或以上版本、并基于 MATLAB 7.0
        项下其余9种药材口尝待测样品进行苦度评价，方法同                            及以上版本运行，将编写相应程序的“M”文件拷至
        单组口尝试验，各药材口尝评价缓冲期为40 min。                           MATLAB 的工作路径中，在选定显著水平以及尾数值
        2.3  电子舌测试                                          后，于MATLAB的命令窗口内输入原始待检数据矩阵，
            参照文献[18]的方法对川木通电子舌待测样品重复                        然后运行相应命令，即可实现对异常值的批量、快速、循
        进行电子舌测试，每个传感器均重复测量10次。                              环剔除。（2）多组数据异常值的循环剔除：基于MATLAB
        2.4  苦度评价数据来源                                       语言编制相关程序、操作方法同“单组数据异常值的循
        2.4.1  口尝试验苦度评价数据来源               以通草口尝待测           环剔除”，其算法流程见图2。
        样品的苦度评价数据（I值）为单组数据源，以通草、明党                          2.5.4  不同异常值剔除方法应用效果的比较                  随机选
        参等 10 种药材口尝待测样品的 10 组数据（每种药材对                       择 5 名研究者，采用上述 3 种方法对“2.4”项下数据源的
        应的I值为1组）为多组数据源。                                     异常值进行判定及剔除，记录每种方法的剔除时间和错
        2.4.2  电子舌测试苦度评价数据来源                以上述川木通          误概率，并进行比较。
        电子舌待测样品的7组数据（每个电子舌对应的传感器                            2.6 统计学方法
        响应值为1组）为多组数据源。                                          采用SPSS 22.0软件对数据进行统计分析。计量资
        2.5 异常值剔除                                           料以 x±s 表示，组间比较采单因素方差分析；计数资料
            本研究采用如下 3 种方法进行异常值剔除：基于                         以率表示，组间比较采用 Kruskal-Wallis 检验。P＜0.05
        Grubbs规则的查表逐一剔除法（方法一）、基于Grubbs规                     为差异有统计学意义。
        则的Excel软件剔除法（方法二）以及本研究建立的基于                         3 结果
        Grubbs规则和MATLAB语言的异常值自动循环剔除法                        3.1 苦度评价结果
        （方法三）。同时，以异常值剔除时间和错误概率为指                                20名志愿者单组、多组口尝试验以及电子舌测试苦
        标，评价上述3种方法的应用效果。其中，异常值剔除时                           度评价结果分别见表2～表4。
        间为计时器所记录的自异常值剔除开始至结束所用的                             3.2 异常值剔除结果
        时间，错误概率（P）＝n/m×100％[将每1人对1组数据计                      3.2.1  方法一 （1）单组口尝试验苦度评价数据源的异
        算1次定义为1人次，x人对y组数据分别计算1次，则总                          常值剔除结果：志愿者编号为 7 和 11 的数据为异常值，


        ·178  ·  China Pharmacy 2019 Vol. 30 No. 2                                   中国药房    2019年第30卷第2期
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