Здравствуйте! помогите, пожалуйста, разобраться с анализом:
Есть данные, уровень полиморфизма 5 мутаций (%), в двух выборках (разные типы тканей от одного человека).
Хотел сравнить выборки по Стьюденту, но из 5 только 2 мутации имеют нормальное распределение, можно ли провести нормализацию выборок, и как это сделать, ведь данные в процентах.
Ещё есть такой момент: например, у одного человека уровень полиморфизма в одной ткани 2%, а в другой 4%. С точки зрения математики разница в два раза, с биологической - её нет. Можно ли это как-то учесть при анализе.

2Centaurea

Добрый день.

Пока сравнивать ничего не надо.

Опишите подробней:
1. Что за данные;
2. В чём измеряются;
3. Как они получены;
4. Для чего они получены;
5. Как собрана таблица с ними.

Есть выборка - примерно 30 человек.
От каждого было получено 2 типа ткани: кровь и буккальный эпителий. Был определён уровень мутантного аллеля (гетероплазмии митохондриального генома) по 5 мутациям в каждом типе ткани. Данный уровень выражен в процентах.
Необходимо сравнить является ли уровень гетероплазмии в крови таким же как и в буккальном эпителии.
Пример:
Уровень гетероплазмии мутации (%) в разных типах тканей человека
__________Кровь_____Буккальный эпителий
Пациент 1____20______________20
Пациент 2_____3_______________6

Проверка однородности двух связанных выборок непараметрическим методом.

2Centaurea

Поддерживая предыдущего оратора, опишу возможную альтернативу по анализу данных. Так как Ваши данные процентные, их можно описать бета-распределением. В связи с этим Вам может подойти бета-регрессия со смешанными эффектами GLMMadaptive. Также посмотрите описание библиотеки по ссылке countdata. Судя по тексту, пакет позволяет считать парный тест для процентных данных.

А почему эти две выборки являются связанными? Я думал, что они независимые.

Через пациента.

Корреляция между ними есть?

А нужно при учитывать аллели (5 шт) или всё в кучу: просто в одной ткани столько-то всего мутантных, в другой - столько-то? Ведь возможна ситуация, когда общий уровень будет одинаковым, но с крови за счёт одних аллелей, а в б. эпителии - за счёт других.
Если всё в кучу, то это просто сравнение двух зависимых выборок непараметрикой, скажем парным критерием Уилкоксона (Wilcoxon signed-rank test), т.к. проценты распределены ненормально. Описано на стр. 112 практикума: https://yadi.sk/d/g50i73pt3J6pAa
Если нужно учитывать аллели - сложнее. Можно вариантом дисперсионного анализа с преобразованными частотами (фи-преобразование = преобразование арксинуса или аналогичные угловые преобразования, переводящие ненормально распределённые проценты от 0 до 100% в приблизительно нормально распределённые углы от 0 до пи). Учесть зависимый характер выборок можно введением случайного фактора Пациент. Получится обычная перекрёстная схема трёхфакторного ANOVA с факторами:
1) Пациент, случайный, число градаций = числу пациентов
2) Ткань, фиксированный, 2 градации
3) Аллель, фиксированный, 5 градаций.
В этой схеме возможны все взаимодействия, но нужно правильно задать в пакетах случайный характер фактора Пациент.