Какой статистический метод применить? Опции

[Maria30]

Podska*ite, po*aluista, kakoi statisti4eskii metod lu4she primenit v moem slu4ae? Ja issleduju vosdeistvie dvuh veshestv na kletki pod*eludo4noi *elezy. Odin preparat(1) vysyvaet apoptosis(gibel kletok), drugoi preparat(2) podavljaet apoptosis. Polu4aetsja tablica
1opyt 2opyt 3opyt
control X X X
Preparat 1 koncentracija 1 X X X
Preparat 1 koncentracija 2 X X X
Preparat 1 koncentracija 3 X X X
Preparat 1 koncentracija 4
1opyt 2opyt 3opyt
Control + preparat2 X X X
Preparat 1 koncentracija 1+ preparat2 X X X
Preparat 1 koncentracija 2+ preparat2 X X X
Preparat 1 koncentracija 3+ preparat2 X X X
Preparat 1 koncentracija 4+ preparat2 X X X

Preparat 2 neizmennaja koncentracija
Neobhodimo sravnit control i preparat 1 koncentr.1........4, a zatem preparat 1konc.1 i preparat 1 konc.1+ prepar.2 i t.d.
Mo*no li v moem slu4ae primenit parnyi Student´s t-test?

Izvinjajus za latinskie bukvy:-(

[Игорь]

Уж по-английски лучше, что ли. Понятнее было бы.

Izvinjajus za latinskie bukvy:-(

Вот ссылка для Вас http://www.adelaida.net/hieroglyph/. Бесплатно.

[плав]

Podska*ite, po*aluista, kakoi statisti4eskii metod lu4she primenit v moem slu4ae? Ja issleduju vosdeistvie dvuh veshestv na kletki pod*eludo4noi *elezy. Odin preparat(1) vysyvaet apoptosis(gibel kletok), drugoi preparat(2) podavljaet apoptosis. Polu4aetsja tablica
1opyt 2opyt 3opyt
control X X X
Preparat 1 koncentracija 1 X X X
Preparat 1 koncentracija 2 X X X
Preparat 1 koncentracija 3 X X X
Preparat 1 koncentracija 4
1opyt 2opyt 3opyt
Control + preparat2 X X X
Preparat 1 koncentracija 1+ preparat2 X X X
Preparat 1 koncentracija 2+ preparat2 X X X
Preparat 1 koncentracija 3+ preparat2 X X X
Preparat 1 koncentracija 4+ preparat2 X X X

Preparat 2 neizmennaja koncentracija
Neobhodimo sravnit control i preparat 1 koncentr.1........4, a zatem preparat 1konc.1 i preparat 1 konc.1+ prepar.2 i t.d.
Mo*no li v moem slu4ae primenit parnyi Student´s t-test?

Izvinjajus za latinskie bukvy:-(

Student'a нельзя использовать - много сравнений - у Вас классическая задача для дисперсионного анализа (точнее, учитывая линейный тренд концентраций, даже GLM)

If you can't read Cyrillic symbols - this is a ANOVA - analyzed experiment, Student's t-test is unapplicable becuase of multiple comparisons.

[Maria30]

Thank you very much:-) The problem is that I have 4-5 experiments to work with. In the literature they describe that ANOVA is not god for small samples ( <12). "With very small samples, it may be impossible for the P value to ever be less than 0.05, no matter how the values differ" Should I stil try the ANOVA?

[DrgLena]

Действительно, по 3 измерения в каждой группе - это принято в биологии.
1. В контроле 3 изменения и их среднее дают базовое содержание клеток.
2. 4 концентрации препарата вызывающие апоптоз дают 4 средних для этих концентраций и разность каждой, относительно контроля, даст связь степени апоптоза в зависимости от концентраци. Эту разность можно выразитьв % от контроля.
3. И, наконец, получите разницу с участием препарата 2, подавляющего апоптоз, выразите ее также в %. Графически представьте результат.

Других мыслей нет, разве, что доверительные интервалы посчитать р казностям.

[плав]

Thank you very much:-) The problem is that I have 4-5 experiments to work with. In the literature they describe that ANOVA is not god for small samples ( <12). "With very small samples, it may be impossible for the P value to ever be less than 0.05, no matter how the values differ" Should I stil try the ANOVA?

Well, so far asyou are working with relatively homogenoeous groups it should not be the problem. The strength of ANOVA is that it estimates standard error based on all objects in the sample not just the two groups like in the pairwise comparison (t-test). Basically for two groups F is squared t, so that you will not lose power and t is the most powerful unbiased test (of course if we suspect underlying normal distribution). But again in the experimental setting the hypothesis of normality is much more plausible than in quasi-experimental works medicine relies mostly on. Basically experimental design in agriculture that started the whole frequentist statistics was dealing with plans with no repetitions at all and it is still very much so in clinical trials (Phase I especially - at least a few repetitions).
To sum up, I do believe that the ANOVA is most powerful analysis you can do (if there is quantitative outcome indicator). If you will calculate number of dead cells to the number of cells total then more general models like Poisson regression or GEE (general estimable equations) will be needed.

[DrgLena]

Группирующая переменная имеет 9 градаций, в каждой группе 3 измерения.
Будут ли справедливы ваши рекомендации в случае совпадения результата подсчета клеток при трех повторностях, ведь тогда дисперсии не будет.

[плав]

Не понял, где не будет дисперсии. Общая дисперсия рассчитывается через сумму квадратов отклонений от общего среднего всех 27 (9*3) наблюдений, дисперсия фактора с 9 уровнями как сумма квадратов разностей внутри каждого уровня. Соответственно, дисперсия будет больше нуля. Если же речь идет о гипотетическом случае, что на всех 9 уровнях все три наблюдения являются равными, то тогда ошибки в измерениях нет (дисперсии нет) и, если мы имеем дело с достаточно гомогенной популяцией (а иначе быть не может), то каждый уровень имеет уникальные, неварьирующие значения и, соответственно, необходимости в статистической обработке нет.

[DrgLena]

Я имела ввиду, что если на каждом из 9 уровней все три наблюдения дают одинаковый результат, то дисперсии (внутригрупповой) не будет, и как тогда проанализировать данные? А какая вообще нормальность может быть при трех измерениях на каждом уровне?

[MuxaL]

Подскажите пожалуйста, какой метод применить, стоит ли вообще применять статобсчет и как представить полученный материал в работе.
Имеется 2 группы сравнения в каждой по 6 измерений. Выборки независимы. работа экспериментальная (собаки), количество измерений увеличить не имеется возможности.

Группа 1
150 мм.рт.ст
130
155
160
165
155

Группа 2
200
210
205
200
195
195

Вопросы:
1: чтобы представить результат в виде М+/-m (где M средняя арифметическая, m - ощибка средней арифметической) достаточно ли такого количества измерений?
2: можно ли данные группы статистически сравнить?
3. Если можно 2, то какой метод применить? В программе SPSS при проведении теста колмогорова-смирнова показывается нормальное распределение. Однако, учитывая малую выборку, тут стоит, на мой взгляд, стоит применить непараметрический тест для независимых выборок Манна-Уитни.
4. Если использовать непараметрический критерий Манна-Уитни, как представить данные в работе? (для Т-теста указывается значение Т и р, например, вот так: t=2,7, p<0,01). А как для Манна -Уитни?

[DrgLena]

Оценка различий, исходя из характера данных, может быть проведена с использованием непараметрического рангового критерия Манна-Уитни. Если требуется, то можно привести таблицу со значением суммы рангов в каждой группе, значение U, и р?уровень.
По вашим данным различия статистически значимы (U=0,0;р=0,004). Для описания приводят значение медиан, верхнего и нижнего квартилей.
Median Minimum Maximum Lower Upper
Var1 155,0 130,0 165,0 150,0 160,0
Var2 200,0 195,0 210,0 195,0 205,0

Эскизы прикрепленных изображений

 

[плав]

Я имела ввиду, что если на каждом из 9 уровней все три наблюдения дают одинаковый результат, то дисперсии (внутригрупповой) не будет, и как тогда проанализировать данные? А какая вообще нормальность может быть при трех измерениях на каждом уровне?

Ну вот, опять! Какая разница сколько наблюдений в выборке, если они пришли из нормально распределенной популяции? Нас не интересует распределение в выборке, а только в популяции!
А какова вероятность, что все три наблюдения на всех 9 уровнях дадут одинаковый результат? (на самом деле очень маленькая) Причем если игнорировать эту вероятность, то можно сказать, что любые статистические методы не должны работать, ибо возможно, что при пяти наблюдениях на 9 уровнях они все будут равны, и при 10, и при 100. Именно отсутсвие такой возможности (низкая вероятность) и дает возможность нам для статистического анализа, поскольку данные разбросаны.

[плав]

Подскажите пожалуйста, какой метод применить, стоит ли вообще применять статобсчет и как представить полученный материал в работе.
Имеется 2 группы сравнения в каждой по 6 измерений. Выборки независимы. работа экспериментальная (собаки), количество измерений увеличить не имеется возможности.

Группа 1
150 мм.рт.ст
130
155
160
165
155

Группа 2
200
210
205
200
195
195

Вопросы:
1: чтобы представить результат в виде М+/-m (где M средняя арифметическая, m - ощибка средней арифметической) достаточно ли такого количества измерений?
2: можно ли данные группы статистически сравнить?
3. Если можно 2, то какой метод применить? В программе SPSS при проведении теста колмогорова-смирнова показывается нормальное распределение. Однако, учитывая малую выборку, тут стоит, на мой взгляд, стоит применить непараметрический тест для независимых выборок Манна-Уитни.
4. Если использовать непараметрический критерий Манна-Уитни, как представить данные в работе? (для Т-теста указывается значение Т и р, например, вот так: t=2,7, p<0,01). А как для Манна -Уитни?

Артериальное давление распределено по нормальному закону, поэтому использование непараметрики в данном случае не обосновано. Другое дело, что при малом количестве наблюдений оценка стандартного отклонения является не точной. Оптимальный вариант будет взять из публикаций по собакам данные по стандартным отклонениям для АД и использовать при расчете t-критерия. Если не будет найдено, то можно использовать выборочное значение стандартного отклонения и опять-таки t-критерий. А затем можно спокойно писать M+|-m.

[DrgLena]

Профессор Орлов, конечно злой (его дискуссия с Леоновым, вернее монолог), но в данном случае я согласна с ним, а не с уважаемым плавом, он считает, что, если выборка меньше 30 наблюдений, нет смысла проверять нормальность распределения, и следует использовать непараметрические критерии.

[плав]

Профессор Орлов, конечно злой (его дискуссия с Леоновым, вернее монолог), но в данном случае я согласна с ним, а не с уважаемым плавом, он считает, что, если выборка меньше 30 наблюдений, нет смысла проверять нормальность распределения, и следует использовать непараметрические критерии.

А может лучше все-таки взять книгу по математической статистике (например Юла или Фишера) и почитать, как разрабатывались тесты? Мы делаем предположение о распределении случайной величины в популяции и на основании этого пытаемся оценить вероятность получения данной выборки или найденных параметров выборки. Опишите, пожалуйста, допущения и процедуру вывода для тестов Мэнна-Уитни в сравнении с t-тестом, кой-чего станет понятно сразу же.
Насчет 30 наблюдений - это стабильность стандартного отклонения и к нормальности распределения отношения не имеет. И если уж есть умные люди, которые ограничили 30 наблюдениями проверку нормальности, не подскажете, почему таблицы t-критерия идут для значительно меньших размеров выборки?
Непараметрика менее мощная, чем параметрика, поэтому ее использование должно быть обосновано.
И вообще-то совет - сомневаетесь - возьмите компьютер и запрограммируйте нормальное распределение и возьмите из него выборки вот такого размера и сравните их t-критерием и непараметрикой. Возьмите выборку более 30 и менее 30 наблюдений и сравните параметры. Мнение профессора Орлова более ценно потому, что он профессор или потому, что оно больше "нравится" (сейчас все "продвинутые" используют непараметрику, потому, что это "круто", а t-тест - не "круто" и с t-тестом "в натуре" диссертация и статья выглядят не так продвинуто)?