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

[anserovtv]

Считаю, что статистический анализ специфических данных должен выполняться с применением специальных методов (и программ).
Сведение к классическим методам ничего не даст.
Также считаю, что анализ следует выполнять в рамках определенной модели, построенной по выборкам, а не исключительно только по выборочным данным.
Предлагаю обратить внимание на модели SEM, которые могут являться обобщением даже моделей ДА.
Применение таких моделей в биологии хорошо известно. Также считаю разумным применение байесовского оценивания.
Я немного знаком со структурным моделированием на уровне пакета SPSS Amos/ есть руководство пользователя с примерами.
Также в этом пакете есть мощный метод анализа - байесовское оценивание методом МСМС/ -Монте -Карло на основе цепей Маркова. Данный метод применяется в том числе и в генетике http://www.sbras.ru/ws/show_abstract.dhtml?ru+48+3549
В методе МСМС в среде этого пакета вычисляются и статистики с ДИ (в режиме реального времени), есть проверка гипотез о средних, множественные сравнения, бутстреп, перестановочные техники для сравнения моделей и др.
Этой частью я владею плохо, но знаю, как это работает технически.

Сообщение отредактировал anserovtv - 16.09.2015 - 08:54

Прикрепленные файлы

 Метод_МСМС.bmp ( 1,43 мегабайт ) Кол-во скачиваний: 1146