Нужна помощь! Рандомизация, сортировка в Excel |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Нужна помощь! Рандомизация, сортировка в Excel |
17.04.2011 - 10:27
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 8 Регистрация: 22.12.2010 Пользователь №: 23065 |
Здравствуйте! У меня такая проблема: я работаю с животными (мыши, крысы). Сейчас переходим на новую систему по европейскому образцу. Поэтому раскидывать мышей по группам надо не "как хочу", а с помощью программ. К примеру, у меня 50 мышей и нужно создать 5 групп, да так чтобы ср. вес групп отличался друг от друга не >, чем на 10%. Подскажите, как провести рандомизацию в Excel?
|
|
17.04.2011 - 11:27
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1325 Регистрация: 27.11.2007 Пользователь №: 4573 |
Просьба дать ссылку на этот "европейский образец" при работе с экспериментальными животными.
|
|
17.04.2011 - 17:22
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 8 Регистрация: 22.12.2010 Пользователь №: 23065 |
Ссылку дать не могу, её у меня нет. Может слышали про GLP?
Мне нужно получить животных, взвесить, пометить. Потом провести рандомизацию. Разбить на группы и снова пометить. Сложного вреде ничего нет. Но я могу воспользовать только Excel, т.к. другого лицензионного обеспечения нет. Сам не представляю, как в Excel это можно провернуть. Знакомых знатоков тоже нет. Подскажите, кто знает, как? С помощью какой функции? |
|
18.04.2011 - 00:07
Сообщение
#4
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1325 Регистрация: 27.11.2007 Пользователь №: 4573 |
Да, я знаю что такое GLP, но в ее описании ничего нет про величину групп, которая необходима, чтобы рандомизация гарантировала однородность групп. В клинических испытаниях понятно, что группы не по 10 больных. В самом вашем вопросе есть противоречие, вы хотите провести рандомизацию, но вам необходимо, чтобы группы не различались по весу более, чем на 10%. Значит, вы изначально не доверяете рандомизации и хотите после нее убедиться, что это однородность по весу достигнута.
Наша старая практика работы с лабораторными животными, с которой мы еще не расстались, сводилась к следующему ? для эксперимента отбирались половозрелые самцы (или самки, которые примерно на 30 г легче) белых крыс линии Вистар весом 190-210 г. Чистота линии гарантируется виварием, в котором воспроизводят экспериментальных животных. Отобранных по этому условию, или по другому, разделяют на группы. При этом маловероятно, что различия по весу между группами будут больше 10%. Если вы все же хотите разделить животных по весу случайным образом на заданное число групп, воспользуйтесь программой AtteStat (надстройка к ексел), широко обсуждаемой на форуме, там все легко и просто. |
|
18.04.2011 - 15:31
Сообщение
#5
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 8 Регистрация: 22.12.2010 Пользователь №: 23065 |
Спасибо! Попробую.
|
|
28.04.2011 - 12:31
Сообщение
#6
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1091 Регистрация: 26.08.2010 Пользователь №: 22699 |
Наша старая практика работы с лабораторными животными, с которой мы еще не расстались, сводилась к следующему ? для эксперимента отбирались половозрелые самцы (или самки, которые примерно на 30 г легче) белых крыс линии Вистар весом 190-210 г. Чистота линии гарантируется виварием, в котором воспроизводят экспериментальных животных. Отобранных по этому условию, или по другому, разделяют на группы. При этом маловероятно, что различия по весу между группами будут больше 10%. В первую группу все по 190, во второй все по 210. Разница 20 грамм, 10%. Действительно маловероятно добиться отклонения больше 10% а так для не столь породистых крыс можно прикинуть последствия рандомизации простым расчетом подставляя ожидаемые максимальные-минимальные значения веса крыс. Код > quantile(sapply(rep(10,100000),function (x) mean(runif(x, min=190, max=210 ))))/200-1
0% 25% 50% 75% 100% -3.601274e-02 -6.199755e-03 4.288492e-06 6.215112e-03 3.407532e-02 > quantile(sapply(rep(10,1000000),function (x) mean(runif(x, min=190, max=210 ))))/200-1 0% 25% 50% 75% 100% -3.880887e-02 -6.223330e-03 1.326312e-05 6.241026e-03 3.888515e-02 > quantile(sapply(rep(10,10000000),function (x) mean(runif(x, min=190, max=210 ))))/200-1 0% 25% 50% 75% 100% -4.170001e-02 -6.241167e-03 -7.063057e-06 6.231958e-03 4.133094e-02 |
|