Статистика в иммунологии:, описательная статистика, сравнения, бутстреп Опции

[nokh]

Предлагаю участникам форума поделиться в этой ветке своим опытом анализа иммунологических данных. В последние месяцы намаялись с аспирантками иммунологами-иммуногенетиками с анализом их данных. Проблемы, которые хотелось бы обсудить:

(1) выраженные в % показатели иммунограммы после преобразования арксинуса или Фримана-Тьюки сохраняют асимметрию распределения. Пробовали Бокса-Кокса - получается; но ведь использование степенных преобразований для частот - чистейший эмпирический произвол?
(2) сложные асимметричные и, возможно, полимодальные распределения для одних показателей и ровненькие почти симметричные - для других. Получается, что даже интерлейкины не удаётся описать/сравнить единообразно.
(3) сложности с графическим представлением результатов дисперсионных анализов (ДА). Делали сложные ДА с перекрёстными и иерархическими эффектами после предварительного преобразования данных по Боксу-Коксу и получали таблицу значимости эффектов и их взаимодействий. Однако графики для непреобразованных или лог-преобразованных переменных совсем не совпадали с бокс-коксовскими. Получается, что значимые эффекты в сложной таблице результатов ДА не удаётся подкрепить графически, кроме как в никому непонятной шкале преобразования Бокса-Кокса.
(4) столь любимые иммунологами коробчатые графики (box-and-whiskers plot) не позволяют интерпретировать межгрупповые различия. А учитывая, что разные программы используют разные пороги для отнесения наблюдений к выбросам (причём для нормального распределения, что заведомо неверно) - вообще непонятно что на этих графиках изображается усами, а что выбросами. Причём авторитетных авторов статей это вообще никак не беспокоит. Вместе с тем логичные для таких данных графики с медианами и 95%-ными ДИ для медиан вообще не используются. Хотелось бы совместить на одном графике: медиану (линия), межквартильный размах (короб) и 95%-ные ДИ для медианы (усы), можно даже вручную, но не смог найти программу, где эти показатели для box-and-whiskers plot можно было бы задать вручную (мой любимый KyPlot не строит коробчатые графики:(( )

Позже выложу здесь 3 статьи по статистике в иммунологии (пока это только отвлечёт от описанных проблем), а также поделюсь нашими наработками по приведению иммунологической статистики к единообразному виду - пока на основе порядковых статистик, включая малоизвестные множественные сравнения в рамках непараметрических дисперсионных анализов Краскела-Уоллиса и Фридмана (могу с собранными формулами и примером). А позже хотелось бы обсудить ещё подход с бутстрепом.

Сообщение отредактировал nokh - 12.02.2011 - 10:21

[nokh]

Вы могли привести ссылку, где четко написано, что такой подход неправильный? Я несомненно доверяю Вашим словам, но для того, чтобы переубедить своего коллегу, мне потребуется источник, желательно в печатном формате

Сразу не нашёл, но посмотрю ещё - мне где-то встречалась очень близко к тому как написал. Просто отмониторил много источников в поиске нужной информации по множественным сравнениям, а оставил на компе только самое важное. Также в качестве доказательства можно использовать то, что в серьёзных книгах критерий Манна-Уитни просто не упоминается в качестве возможного пост-хок теста (например, Холлендер, Вулф (1983) Непараметрические методы статистики, или специально по множественным сравнениям: Hochberg, Tahmane (1987) Multiple comparison procedures; обе есть в сети)

Скажите пожалуйста, будут ли существенно отличаться результаты дисперсионного анализа с поправками на множественность сравнений (Габриэля, Геймс-Ховела и др) от попарного сравнения с помощью критерия Стьюдента и применения тех же самых поправок? Я понимаю, что второй подход не является оптимальным вариантом, но действительно ли будут наши результаты значительно отличаться?

Может и не будут, но ведь дело в принципе: адекватную или неадекватную статистическую модель мы применяем к данным. Если заведомо неадекватную - то как можно на что-то надеяться? Это как ходить с картой одного города по другому: ерунда, что не подходит, но ведь и названия ряда улиц одинаковы, и разбивка на кварталы похожа, с картой-то ведь всяко лучше чем без неё!

Если я не ошибаюсь, это метод Siegel & Castellan (1988), ...

Тоже так сначала думал. Оказалось не так. Это - критерий Данна. Он был предложен в 1964 г. Данном (Dunn, 1964), однако распространение получил после 1988 г, когда был приведён в книге Сьегля и Кастеллана (Siegel, Castellan, 1988) и потому в некоторых работах необоснованно называется их именами (Siegel-Castellan test). Аналогично, Критерий Шайха-Хамерли (1984) является в действительности ещё одним критерием Немени (Nemenyi, 1963).