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小弟非專精統計 在大學有修過生物統計這堂課 所以應該只能算有一點點基礎而已QQ 所以下述用詞不精請多包涵 最近在整理數據想來算給藥與否有沒有顯著差異 請大家幫我看看我該怎麼算 原始數據 給藥 - + 獨立實驗1 0.040 0.027 獨立實驗2 0.025 0.018 獨立實驗3 0.070 0.038 獨立實驗4 0.116 0.071 我自己的算法是將每組的(-)當作1來常數化 結果如下 給藥 - + 獨立實驗1 1 0.675 獨立實驗2 1 0.709 獨立實驗3 1 0.540 獨立實驗4 1 0.609 平均 1 0.635 SD 0 0.074 p-value 0.0011 (用excel算的,T test,單尾) 這樣算的話p<0.005會有顯著差異 但同學討論後說跟1來比的話好像怪怪的 1的那組SD值是0 只要不要太接近1應該都會得到很顯著的結果 同學用的方法是平均全部的(-)組 得到0.063的均值 再去跟每一組的數據常數化 結果如下(原始數據/0.063) 給藥 - + 獨立實驗1 0.641 0.433 獨立實驗2 0.403 0.286 獨立實驗3 1.114 0.602 獨立實驗4 1.842 1.122 平均 1 0.611 SD 0.634 0.365 p-value 0.169 (同樣excel算的,T test,單尾) 這樣算起來就沒有顯著差異了.... 我不知道該用哪種算法(雖然私心希望是第一種) 不知道是哪裡搞錯了 均值差異不大但SD值差異超級大... 是不是缺了組間的校正所以不能直接用第二種方法? 求大大指點 第一次發文 有違版規的話麻煩告知一下QQ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.24.50.100 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1437250704.A.C5A.html ※ 編輯: joint625 (114.24.50.100), 07/19/2015 04:24:53
andrew43: 完全不能理解這二種做法的目的。何不先考慮二樣本T檢驗? 07/19 04:25
andrew43: 你也可以再說說每個獨立實驗是怎麼做的,以及觀測值是什 07/19 04:25
andrew43: 麼。這都會影響選用什麼方法。 07/19 04:26
andrew43: 例如採樣是否為配對?觀測值又是什麼尺度? 07/19 04:27
allen1985: 我猜這是paired的實驗 看一下paired t-test 但想問 07/19 04:32
allen1985: response 是不是都大於0 07/19 04:32
joint625: 回andrew大,實驗是想看加的藥會不會抑制細胞的活性,自 07/19 13:29
joint625: 變相應該可以算分兩類,依變相的值可以算平均,翻課本才 07/19 13:30
joint625: 選T test的。回allen大,值得結果都大於0沒錯! 07/19 13:34
allen1985: Andrew大的問題 是否配對還沒回答 你還沒回答 07/19 14:11
allen1985: 如果都是正的值 是否考慮先做一些轉後再做test 07/19 14:12
joint625: 單次實驗的(-)組配(+)組沒錯 這樣是算配對嗎QQ 07/19 17:14
joint625: 第一種方式算allen大說的轉法嗎? 抱歉學的沒有很鑽精> < 07/19 17:16
andrew43: 看你如何抽樣。如果不清楚把以前的課本拿出來看看。 07/19 18:39
yhliu: 只有是配對實驗, 以 "+" 與 "-" 的結果相除才有意義. 07/20 09:07
yhliu: 至於把各次實驗結果除以所有實驗結果的平均數, 一舨而言沒 07/20 09:08
yhliu: 有必要, 也增加了資料的複雜度, 導致分析方法假設不能符合. 07/20 09:09
yhliu: 基本上用原始數據, 或必要時所有數據做相同的函數變換 (例 07/20 09:10
yhliu: 如取對數, 開平方根之類的) 進行分析是比較適當的, 至於用 07/20 09:11
yhliu: 什麼統計方法分析, 要看資料性質, 實驗怎麼做的, 以及研究 07/20 09:12
yhliu: 目的. 07/20 09:12
yhliu: 如果是配對實驗, 以 "+" 的結果除以 "-" 的結果是可以的, 07/20 09:43
yhliu: 唯一的問題只在於: 這樣的指標其群體分布是否接近常態? 07/20 09:43
joint625: 感謝Y大熱心指點 每組樣本的來源都是數萬顆細胞的pull 07/22 02:36
joint625: 該母群體的分佈可以算常態分佈 07/22 02:37