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(無題) 削除/引用 No.2857-26 - 2014/03/01 (土) 13:56:59 - ハーミットパープル おお様 ありがとうございます！

(無題) 削除/引用 No.2857-25 - 2014/03/01 (土) 11:52:40 - おお 符号検定(sign test)です というようです。わたしもここでおしえてもらいました。 http://www.kenkyuu2.net/cgi-biotech2012/biotechforum.cgi?mode=view;start=8;Code=897

(無題) 削除/引用 No.2857-24 - 2014/03/01 (土) 08:48:02 - qq >「さいころを5回振って5回連続偶数が出る確率は少ない」という理屈は、 fisher_exactで計算（正しい選択かどうだか解らないが）してみると、 8:1以上の結果が必要な気がします。5:0ではp=0.06程度なので不十分かも。

(無題) 削除/引用 No.2857-23 - 2014/03/01 (土) 01:18:38 - ハーミットパープル >[Re:18] おおさんは書きました : > >結論からいうと、「ヒト1人1人の中で検定を行いたい」場合は統計解析は無意味です > > > 答えている観点からするとその通りだとおもいますが、質問しゃが何を求めているかわからないので、、、その人からとった細胞がtreatmentに反応しているという結論のためなら検定しますし。 おっしゃるように、ポジコンがポジコンとして反応してしているということを示す目的なら、検定するでしょうね。 > たとえば、5例やって、５例とも有意差がでたとするなら、母集団がそのtreatmentに反応しないという帰無仮説をp=(1/2)^5で棄却できますから(これはちゃんとした検定法の名前があるんですがわすれてしまいました)。なので、それぞれの個体で有意差があるというのを並べるのは、確かにエレガントな方法ではないですが、説得力は個体数が増えるとあります。 そうですね。私もこの方法の名前は知りませんが、私でもこうするかもしれませんね。 ある意味（反応/無反応を0.5の確率で分けるという意味）でこんないい加減な方法にちゃんと名前が付いているとは驚きですが、「さいころを5回振って5回連続偶数が出る確率は少ない」という理屈は、一定の説得力はあると思います。

(無題) 削除/引用 No.2857-22 - 2014/03/01 (土) 00:59:26 - ハーミットパープル >[Re:16] chonsynさんは書きました : > > http://www.kenkyuu2.net/cgi-biotech2012/biotechforum.cgi?mode=view;start=1;Code=959 > > 上のトピで議論されている、反復実験をまとめずに、それぞれを1つのデータとして出すという意見はどう思われますか? > このような1つ1つの実験のデータではmean±SDは単なるtechinical replicateのばらつきを表すだけになると思いますが、ご意見いただけますでしょうか。 うん？このトピで議論されているのは細胞株の場合のように思われます。 しかし、chonsynさんの場合はプライマリーなので、母集団という観点からいうと違う議論のように思いますが・・・ ともあれ、chonsynさんのケースでは、私の理解では、「反復実験」というのはＡさんからのプライマリ、Ｂさんからのプライマリ、Ｃさんからプライマリ・・・というように、各被験者からのサンプルという意味に解釈しました。もしそうであれば、それぞれ（Ａさん、Ｂさん、Ｃさん）を別個のデータとして出すような方法は良いと思います。ちょうど、おお様が http://www.graphpad.com/guides/prism/5/user-guide/prism5help.html?stat_how_to_ttest_paired.htm ここで示されたようなグラフですね。

(無題) 削除/引用 No.2857-21 - 2014/02/28 (金) 19:05:34 - TS >ご教示ありがとうございます。 >群の中でコントロールと他の群で2群比較を行う予定でした。 対応のある多群の検定というのは、現状難しい（たぶんない？）と思いますが、 ３群以上ある実験で、繰り返して２群間の比較をT-testするのはアウトですよ。 それをやってしまうと、一つの実験のなかでの危険率が５％未満ではなくなるらです。やってしまっている論文は結構見受けるんですけどね。

(無題) 削除/引用 No.2857-20 - 2014/02/28 (金) 17:42:41 - chonsyn >[Re:19] TSさんは書きました : > ちょっとスレッドが多くて全部読んでいませんが、 > > ＞タンパク添加濃度依存的に遺伝子の発現変化は観察できている > > ３群以上あるということではないのですか。 > そうだとT-検定はすでにだめだと思うんですけど。 ご教示ありがとうございます。 群の中でコントロールと他の群で2群比較を行う予定でした。 3群以上ある場合、必ずしも多重比較を行う必要があるのでしょうか?

(無題) 削除/引用 No.2857-19 - 2014/02/28 (金) 17:34:30 - TS ちょっとスレッドが多くて全部読んでいませんが、 ＞タンパク添加濃度依存的に遺伝子の発現変化は観察できている ３群以上あるということではないのですか。 そうだとT-検定はすでにだめだと思うんですけど。

(無題) 削除/引用 No.2857-18 - 2014/02/28 (金) 16:11:01 - おお >結論からいうと、「ヒト1人1人の中で検定を行いたい」場合は統計解析は無意味です 答えている観点からするとその通りだとおもいますが、質問しゃが何を求めているかわからないので、、、その人からとった細胞がtreatmentに反応しているという結論のためなら検定しますし。 たとえば、5例やって、５例とも有意差がでたとするなら、母集団がそのtreatmentに反応しないという帰無仮説をp=(1/2)^5で棄却できますから(これはちゃんとした検定法の名前があるんですがわすれてしまいました)。なので、それぞれの個体で有意差があるというのを並べるのは、確かにエレガントな方法ではないですが、説得力は個体数が増えるとあります。

(無題) 削除/引用 No.2857-17 - 2014/02/28 (金) 16:10:41 - chonsyn おお様 ご教示ありがとうございます。 グラフの表し方大変参考になりました。 biological replicateと反復実験の概念は及ばせながら理解しているつもりです。 ただどれほど多くの研究者がこれを厳密に守っているのか気になりまして。

(無題) 削除/引用 No.2857-16 - 2014/02/28 (金) 16:03:55 - chonsyn ハーミットパープル様 ご教示ありがとうございます。 大変参考になりました。 http://www.kenkyuu2.net/cgi-biotech2012/biotechforum.cgi?mode=view;start=1;Code=959 上のトピで議論されている、反復実験をまとめずに、それぞれを1つのデータとして出すという意見はどう思われますか? このような1つ1つの実験のデータではmean±SDは単なるtechinical replicateのばらつきを表すだけになると思いますが、ご意見いただけますでしょうか。

(無題) 削除/引用 No.2857-15 - 2014/02/28 (金) 15:57:11 - おお >おお様はn=1を3回でもいいと極端におっしゃられましたが、cell lineでもない限り細胞を扱っている以上これは私の系では不適切だと考えられます。 >私が扱っている細胞は状態が変化していくため、異なるタイミングでのn=1の3回では得られる結果が変わってきます。 まあエラーが少ない系でと申し上げていますので、エラーが大きいとだめですね。たとえば血液を一回のサンプリングで3回とりませんよね。 あとtriplicateで質問者が混乱しているのは、検定でつかうためのtriplicateと、一回のデーターのエラーを最小限に押さえるtriplicateがあります。後者ならエラーが小さいなら2、1とへらしてもいいともうしあげています。2というのはまあまあやられているのではないかとおもいますよ。 例えば培地を回収してELISAで何かの濃度を図ったなら、ELISAでtriplicateすることもあるとおもいますが、それは実験的エラーを吸収するためで、その平均値がその培地にある濃度になります。統計的に有意差をみるのに培地を複数とった場合それそれのELISA平均値を集めて平均するなり統計的解析をするわけです。 >n=1の3回でいいというのなら、同時のn=3も都合よく捉えてしまえば、biological replicateとなりえます。 全然意味が違いますよね。じゃあn=3の実験を3回したらn=9ですか?前者の3は得られたエラーを小さくするためのものでその平均値が統計的有意差をだすための1 sampleになるわけですよね。

(無題) 削除/引用 No.2857-14 - 2014/02/28 (金) 15:37:38 - おお >ただこの系でPairedにならない理由は何でしょうか。 対応がつけれるかどうかということです。もちろんdish Aからtreatment前にとって、treatment 後のdish Aと対応させれるといえば、ロジックとしてはそうですが、dish A, B, Cそれぞれ違うもの(個別のもの)と見なす理由が弱すぎるとおもいます(もちろん、ほかの実験や経験、その他理由がありそれぞれ個別に見なした方がいいという判断ができる場合もある可能性は否定しませんけど)。同じ母集団からサンプリングしているわけですし。 >個体間のベースのばらつきの影響は少なくなるかもしれませんが、同一のグラフに各個人の代表値のmean±SDを載せることはスケールが違いすぎて難しいです。 よくわかりませんが、、、 http://www.graphpad.com/guides/prism/5/user-guide/prism5help.html?stat_how_to_ttest_paired.htm グラフとしてはリンク先のようなグラフをかくことがあるとおもいます。

(無題) 削除/引用 No.2857-13 - 2014/02/28 (金) 15:37:08 - ハーミットパープル 回答遅くなり失礼します。 結論からいうと、「ヒト1人1人の中で検定を行いたい」場合は統計解析は無意味です 統計で使われるいわゆるmean+/-SEMは、母集団から抽出した代表値の平均値と標準誤差で、これは母集団の平均値がある確率でこの範囲内にあるということを表すものです。 しかし、「ヒト1人1人の中で検定を行いたい」場合、代表は母集団そのものですから（n=1なのに「母集団」というのも変な言い方ですが）測定値＝母集団の値そのものです。そこに標準誤差だの入る意味はありません。 被験者ごとの測定値をまとめてmean+/-SEMとする場合、母集団は人類ということになるので統計は意味があります。 Pairedは許容されるのではないでしょうか。 Technical replicateについては、母集団は何かということを考えると、許容されるべきではないと思います。

(無題) 削除/引用 No.2857-12 - 2014/02/28 (金) 15:22:10 - chonsyn >[Re:10] おおさんは書きました : > >二元配置分散分析によって発現の変動は添加因子によるものとできましたが > >各郡の対比を有意差検定する場合は、1個人の実験の中で行ってもよいのでしょうか。 > >（今後論文とかにする際には、由来ヒトごとに分けてグラフを出そうと思うのですが、その各個人の中で検定できますでしょうか） > > これといまのあなたがやろうとしている検定の関係がよくわかりません。 n=3の1回の実験を、3人以上のヒトの細胞で行い同様の傾向は見られるが、その最終値は差でも比でも個人差が大きいです。 ですので、3人それぞれの代表値を平均した結果ではなく、1人の細胞の実験の中で、傾向について検定したいのです。 いくつかの検定で有意差ありと言う事は可能です。 しかし、ここでのn=3の考え方に不安があります。 おお様はn=1を3回でもいいと極端におっしゃられましたが、cell lineでもない限り細胞を扱っている以上これは私の系では不適切だと考えられます。 私が扱っている細胞は状態が変化していくため、異なるタイミングでのn=1の3回では得られる結果が変わってきます。 n=1の3回でいいというのなら、同時のn=3も都合よく捉えてしまえば、biological replicateとなりえます。 ここでいう都合のよいbiological replicateがはたして理に適っているか、皆様の考え方を拝聴させてほしいです。 検出系の実験の際のtechnical replicateとして捉えられるなら単なるエラーのばらつきとなりこれを検定するのは本来正しいものでしょうか。

(無題) 削除/引用 No.2857-11 - 2014/02/28 (金) 15:04:49 - chonsyn >[Re:9] おおさんは書きました : > >ただ細胞の状態がprimary cultureの間急速に変化する細胞ですから、反復実験を行うことは難しいのです。 > >その為 n=3を1度行うことをしてきたのですが、その1度の実験の中でPaired T検定することが妥当なのかお聞きしたく質問させていただいております。 > > その系ではpairedになりませんよね。通常のT検定でいいのでは。それともそれでは有意差がでないですか? T検定でも有意差は出ます。 ただこの系でPairedにならない理由は何でしょうか。 >[Re:8] おおさんは書きました : > >同じ実験を3人以上のヒトの細胞で行っており、発現誘導の傾向は似ているのですが、由来によるばらつきが大きくとても各回の結果を平均できません。 > > こういうとき、paired T testは数値の差から検定するので、固体間のベースのばらつきの影響が少なくなります。場合によってはratio-paired T testのほうがいいときもありますが、それは今回の場合はいいかどうかわかりません。 個体間のベースのばらつきの影響は少なくなるかもしれませんが、同一のグラフに各個人の代表値のmean±SDを載せることはスケールが違いすぎて難しいです。

(無題) 削除/引用 No.2857-10 - 2014/02/28 (金) 14:53:36 - おお >二元配置分散分析によって発現の変動は添加因子によるものとできましたが >各郡の対比を有意差検定する場合は、1個人の実験の中で行ってもよいのでしょうか。 >（今後論文とかにする際には、由来ヒトごとに分けてグラフを出そうと思うのですが、その各個人の中で検定できますでしょうか） これといまのあなたがやろうとしている検定の関係がよくわかりません。

(無題) 削除/引用 No.2857-9 - 2014/02/28 (金) 14:45:21 - おお >ただ細胞の状態がprimary cultureの間急速に変化する細胞ですから、反復実験を行うことは難しいのです。 >その為 n=3を1度行うことをしてきたのですが、その1度の実験の中でPaired T検定することが妥当なのかお聞きしたく質問させていただいております。 その系ではpairedになりませんよね。通常のT検定でいいのでは。それともそれでは有意差がでないですか?

(無題) 削除/引用 No.2857-8 - 2014/02/28 (金) 14:42:31 - おお >同じ実験を3人以上のヒトの細胞で行っており、発現誘導の傾向は似ているのですが、由来によるばらつきが大きくとても各回の結果を平均できません。 こういうとき、paired T testは数値の差から検定するので、固体間のベースのばらつきの影響が少なくなります。場合によってはratio-paired T testのほうがいいときもありますが、それは今回の場合はいいかどうかわかりません。

(無題) 削除/引用 No.2857-7 - 2014/02/28 (金) 13:09:10 - chonsyn おお様 ご説明ありがとうございます。 Paired T testを使えないとは判断しておりません。 ただ細胞の状態がprimary cultureの間急速に変化する細胞ですから、反復実験を行うことは難しいのです。 その為 n=3を1度行うことをしてきたのですが、その1度の実験の中でPaired T検定することが妥当なのかお聞きしたく質問させていただいております。

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