Полная версия этой страницы: Глупый вопрос про вычисление среднего и ст. отклонения
Возможно вопрос из категории глупых, однако хотелось бы понять, как правильно вычислить среднее и стандартное отклонение в таком случае: В группе крыс, которым вводится определенный препарат, проводится морфометрическая оценка гепатоцитов (диаметр ядра, клетки, ядерно-цитоплазматическое соотношение и пр.), допустим оценивается по 100 гепатоцитов в каждом животном, соответственно получаются ряды числовых значений для каждого животного. Вопрос в том, как в конечном итоге определить среднее и ст. отклонение по группе? Нужно сначала определить средние параметры гепатоцитов для каждого животного, а потом из получившихся значений вычислить групповые средние и ст. отклонения, или как-то иначе? Заранее благодарен.
Цитата
Нужно сначала определить средние параметры гепатоцитов для каждого животного, а потом из получившихся значений вычислить групповые средние и ст. отклонения...
Именно так
Цитата(100$ @ 15.03.2012 - 22:13) 
Именно так
А смысл?
Код
> zzz <-replicate(10, rnorm(100, mean = 10, sd = 2)) # 10 случайных выборок из общей генсовокупности
> colMeans(zzz) # Средние выборок
[1] 10.477161 9.741375 9.858446 10.071031 10.254527 9.861759 10.038437
[8] 9.749043 10.010075 9.755980
> mean(colMeans(zzz)) # Средние средних выборок
[1] 9.981783
> mean(as.numeric(zzz)) # просто среднее по числам составляющим все выборки
[1] 9.981783
>
> colMeans(zzz) # Средние выборок
[1] 10.477161 9.741375 9.858446 10.071031 10.254527 9.861759 10.038437
[8] 9.749043 10.010075 9.755980
> mean(colMeans(zzz)) # Средние средних выборок
[1] 9.981783
> mean(as.numeric(zzz)) # просто среднее по числам составляющим все выборки
[1] 9.981783
>
Тут по моему надо посмотреть глазами на распределение в генсовокупности морфологического параметра.
И решать задачу является ли она смесью. И если да, то как каждый случай наблюдения включает в себя компоненты этой смеси.
Цитата
А смысл?
А про смысл человек не спрашивал
Цитата(p2004r @ 16.03.2012 - 14:43)
А смысл?
Тут по моему надо посмотреть глазами на распределение в генсовокупности морфологического параметра.
И решать задачу является ли она смесью. И если да, то как каждый случай наблюдения включает в себя компоненты этой смеси.
Код
> zzz <-replicate(10, rnorm(100, mean = 10, sd = 2)) # 10 случайных выборок из общей генсовокупности
> colMeans(zzz) # Средние выборок
[1] 10.477161 9.741375 9.858446 10.071031 10.254527 9.861759 10.038437
[8] 9.749043 10.010075 9.755980
> mean(colMeans(zzz)) # Средние средних выборок
[1] 9.981783
> mean(as.numeric(zzz)) # просто среднее по числам составляющим все выборки
[1] 9.981783
>
> colMeans(zzz) # Средние выборок
[1] 10.477161 9.741375 9.858446 10.071031 10.254527 9.861759 10.038437
[8] 9.749043 10.010075 9.755980
> mean(colMeans(zzz)) # Средние средних выборок
[1] 9.981783
> mean(as.numeric(zzz)) # просто среднее по числам составляющим все выборки
[1] 9.981783
>
Тут по моему надо посмотреть глазами на распределение в генсовокупности морфологического параметра.
И решать задачу является ли она смесью. И если да, то как каждый случай наблюдения включает в себя компоненты этой смеси.
Если не сложно, прошу пояснить, какие возможны варианты включения компонентов смеси в конкретные случаи, и что тот или иной вариант будет означать, и каким образом, все таки, следует выводить стандартное отклонение.
Раз анализ проводился на 100 клеток, значит ваши данные представляют собой доли, их удобно выражать в %. Проценты не подчиняются нормальному распределению, хотя многие этого не знают или игнорируют. О том как считать писал здесь (Den_N, пост ?5):
http://molbiol.ru/forums/index.php?showtopic=469888
http://molbiol.ru/forums/index.php?showtopic=469888
Цитата(Amerkhan77 @ 16.03.2012 - 22:23)
Если не сложно, прошу пояснить, какие возможны варианты включения компонентов смеси в конкретные случаи, и что тот или иной вариант будет означать, и каким образом, все таки, следует выводить стандартное отклонение.
1 У каждого из животных ?случайно? отобраны по 100 клеток. Крайне сомнительно что морфологические параметры этих клеток дают унимодальное распределение. В любом случае факт унимодальности надо доказать.
2 Характеризовать не унимодальное распределение средним и стандартным отклонением не правильно. Смесь распределений характеризуют характеристики компонентов смеси.
3 Животные у Вас одного вида. Значит возможные варианты развития гепатоцитов у всех особей общие. Скорее всего выявленные компоненты составляющие распределение морфологии клеток будут общие для всей совокупности. А каждое конкретное животное будет характеризоваться какие из допустимых вариантов морфологии гепатоцитов реализованы у него.
Для просмотра полной версии этой страницы, пожалуйста, пройдите по ссылке.