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(無題) 削除/引用 No.10106-10 - 2021/12/18 (土) 17:37:13 - qq cnt1,cnt2,cnt3（mockの３つ） trt1,trt2,trt3（トランスフェクトの３つ） のデータがあって、 対応のあるt-testを実行した場合、 trt1-cnt1, trt2-cnt2, trt3-cnt3 のデータが統計学的に０ではないということを調べているよね。 ということは、両群の１，２，３の順番を入れ替えると別の結果が得られるというとですよね。 普通はそんなふうに分析したいと期待していないと思うけど、理解しての上であれば、そうしてもいいんじゃない？

(無題) 削除/引用 No.10106-9 - 2021/12/18 (土) 11:07:39 - s > この場合対応はしてないのでは、例えばcontorl_rep1としたものとターゲットベクターrep1とした2サンプル間に関連はありません。 対応があるかどうかは結構恣意的な気がしています。統計の教科書には同じ検体を二回測定したとき、のように書いてありますけど。分子生物学的実験の場合、検体の均一性にあまり問題は生じないので、操作や測定が対応するかのほうが重要なのではないかと思います。 すでに指摘があるように、コントロールベクターと試験ベクターを組にして測定し、これを違う日に三回繰り返したような状況で、試薬や細胞をその日毎に準備したり、日による測定器のドリフトが無視できないなら十分対応があると言えると思います。 ちょっと話が変わりますが、比を取って標準化できるような実データの分布を想定しているとしたら、コントロールベクターと試験ベクターの実データの分散は非常に大きく異なる可能性があるので、標準化前のデータを使って対応なしで検定するならそれも考慮する必要があるかもしれません、厳密には。

(無題) 削除/引用 No.10106-8 - 2021/12/18 (土) 08:29:54 - おお >[Re:5] あのさんは書きました : > この手の実験はしたことが無いのですが、素朴に疑問です。 > > 何もベクターを入れていない細胞を比較対象にしなくても良いのでしょうか？ マウスに何らかの処理をしその効果などを調べるような実験で外科的に手を加えないといけないとき、sham operationをコントロール群で行ったりしますよね。コンセプト的にはそういうことです。同じ生理的な状態で比較をするのが望ましいということ。

(無題) 削除/引用 No.10106-7 - 2021/12/17 (金) 12:30:39 - seventh この場合対応はしてないのでは、例えばcontorl_rep1としたものとターゲットベクターrep1とした2サンプル間に関連はありません。

(無題) 削除/引用 No.10106-6 - 2021/12/17 (金) 09:52:17 - qqq 横レスですが 空ベクターそのものの影響ではないということで空ベクターを対照としますね。 無処置、空ベクターとも比較に入れる場合もありますし、その方が望ましいとは思います。

(無題) 削除/引用 No.10106-5 - 2021/12/17 (金) 03:32:26 - あの この手の実験はしたことが無いのですが、素朴に疑問です。 何もベクターを入れていない細胞を比較対象にしなくても良いのでしょうか？

(無題) 削除/引用 No.10106-4 - 2021/12/16 (木) 22:18:25 - おお コントロールを１にしている時点で対応なしはすでに選択肢にはありません。 対応ありでは実測値ベースやLog ratio pairedなどで統計処理するのがベターだと思いますが、Controlを１の状態でPairedでもいいでしょう。ただし、これが言葉の上で正しいと言えるかわかりません。私はOne sample T testと呼んでいますが、計算方法はPaired T testと変わりないみたいです（実際の式は確認してません）。

(無題) 削除/引用 No.10106-3 - 2021/12/16 (木) 20:29:06 - ゆう ありがとうございます。 対応ありの場合もあるんですね。 コントロールの値を1にして標準化しているため、対応ありで統計処理してみようかと思います。

(無題) 削除/引用 No.10106-2 - 2021/12/16 (木) 03:09:27 - おお どっちもありえる手法です。 例えば絶対値（活性のユニット数とか）が出るなら対応なしが第一選択です。 相対値なら最初の実験の値１が次の実験の値の１.５に当たるかもしれませんので対応なしでの統計処理が難しくなります。 総合的にみて値が実験毎に上下するようだと（細胞の継代数でちょっとずつシフトしているとか、Transient のトランスフェクションなので独立した実験同士比べてで厳密に一定とは言えないとか）、対応ありでないと処理できません。

実験データ統計処理について 削除/引用 No.10106-1 - 2021/12/15 (水) 09:35:38 - ゆう いつも勉強させて頂いてます。 実験データの統計処理についてです。 細胞に遺伝子導入して、ある活性を見てます。 コントロールベクターを導入した細胞と、ターゲット遺伝子含むベクターを導入した細胞の２つ使いました。実験はn=3です。このとき、活性の差を見るには、対応のないt検定でよいでしょうか？ よろしくお願いします。

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