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またまた横から 削除/引用 No.364-10 - 2012/04/24 (火) 14:33:07 - mom-a >5試薬の効果なら目で見てまだわかるいけど、これ100試薬ぐらいだとわけがわからないんで、ざっくりクラスター解析してトーナメント図みたいなの書いちゃうと思います。私ならそうする。 あぁ、そういうのには使えますね。なるほど。おしゃるとおり、マイクロアレイなんかもクラスター解析が良く使われますね。 ただ、逆にいうと、100試薬あればクラスター分けする意味があるけれど、2つや3つではクラスターにならないのでは。 TSさんの場合は、A薬とB薬を比べて、どちらが効果が大きいかとか、早い時間から効くとか、そういうことを主張したいのだと思うので、私（と、おそらくin situさんも）「例を見たことがない」というは2〜3薬剤程度の比較をイメージしていました。

(無題) 削除/引用 No.364-9 - 2012/04/22 (日) 11:35:02 - sanka ここのページとか参考にならないでしょうか？ http://kusuri-jouhou.com/statistics/nigen.html 例題の「高校で進学を希望する大学の調査」の表を「高校」ー＞「薬剤の種類」、「大学」ー＞「時間」と読み変えて考えてみると役に立ちそうな気がします。 勘違いでしたらすみませんでした。

mom-a さんでOKじゃないですか？ 削除/引用 No.364-8 - 2012/04/21 (土) 21:35:40 - はるな このページで質問させてもらった時にこの書き込みを見たので、ふらっとよらせてもらいました。 この場合、時間と薬の2要因で2way-anovaが正解だと思います。また、多重比較は2way-anovaで相互作用が検出された場合使用できません。ということでほぼこの回答で間違いないと思います。 分散分析使うと面倒なことがいくつかあるなら、 タンパク発現量〜処理の別＋時間＋処理と時間の交互作用 というもでるを考えてGLMにかけてしまうというやり方もあるかと思います。 >実際問題こういう時間変化と薬剤みたいなものにクラスター分析を適用している例を見たことがない 時間変化と薬剤の例は知らないですが（分野違いです）、類似の解析例はたくさんあると思いますよ。 例えば、A試薬に反応させた生物の何らかの変化（体温でもいいや）、がT1,T2,T3...T20のタイムポイントで計測されているとします。同じように試薬Bに反応させた場合の変化、試薬C、D、Eの場合もその変化が記録されているとします。この5つの試薬を効き方でグループ分けしたいとします。 AとCとDは開始すぐに体温が上がり、その後低下、一方で、BとEはすぐに体温が低下、その後上昇となったとします。そうすると、A,C,DとB,Eはそれぞれ同じグループに「クラスタリング」されるわけじゃないですか？ 5試薬の効果なら目で見てまだわかるいけど、これ100試薬ぐらいだとわけがわからないんで、ざっくりクラスター解析してトーナメント図みたいなの書いちゃうと思います。私ならそうする。 マイクロアレイとかも同じにみえるんですが、ちがうんでしょうか。勘違いならすいません。

答えが出ないのですが、気になります 削除/引用 No.364-7 - 2012/04/18 (水) 17:31:47 - mom-a >Tukeyは一元配置の場合はANOVAを省略することもありますが、二元配置の場合、上記のように交互作用の検定を行わなければならないので、最初に分散分析をやると思います。 ANOVAについては、かつてANOVA→群間でｔ検定、というのがあった名残かと思うのですが、Tukey、Dunnettなどの検定は多重性を考慮して有意差検定するので、その前にANOVAは不要だと思います。が、しばしばreviewerから”ANOVAをやれ”と言われます…。 二元配置の場合は、in situさんのおっしゃるとおり、まず交互作用の有無を検出しなければならないです。交互作用ありの場合ですが、「時点」と「薬物」で交互作用ありということがA、Bによって差があるということになるわけですから、以降は各時点毎の解析で良いのではないでしょうか。「交互作用あり」＝「時点によってA,B,の作用の差は一定でない」ということになるのだと思いますので、全体をまとめて評価することはできないわけですから。 そうはいいましたが、 >回帰分析などの多変量解析を行え、ということなのではないでしょうか？ 実は私もJinさんのこのご意見に賛成なのです。ただ、「実際、どうやれば？」にお答えできないのでいかんともしがたいです…。 ただ、TSさんの論文の目的によっては、かならずしもreviewerの意見どおりでなくても、二元配置→Tukeyでも目的を達成できる可能性があるかもしれないと思います。（上手く書かないといけないかもしれませんが。） >実際問題こういう時間変化と薬剤みたいなものにクラスター分析を適用している例を見たことがない 私もありません。 事例とされている実験デザインは、非常に「よくあるパターン」であるにも関わらず、解析方法のコールデン・スタンダードが未だ決まっていない状況ではないかと思います。 今後の経過について、また最終的にどうなったか、是非ともお教えいただきたいと強く願います。

(無題) 削除/引用 No.364-6 - 2012/04/12 (木) 16:49:32 - in situ 確かに、今回のように時間変化に応じて薬剤A,Bともにたんぱく質発現上昇がみられるようなパターンだと、二元配置分散分析を行うと、交互作用ありという判定になってしまって、それ以降の解析が難しくなるかもしれません。 Tukeyは一元配置の場合はANOVAを省略することもありますが、二元配置の場合、上記のように交互作用の検定を行わなければならないので、最初に分散分析をやると思います。 あと、よく考えてみたら、今回のようなパターンだと、クラスター分析が適用できますね。多変量解析と聞いて主成分分析をイメージしていたので思いつきませんでした。 すいません。 クラスター分析の概略はこちらをご覧ください。 http://www.rad.co.jp/es/02_cluster.html ただ、実際問題こういう時間変化と薬剤みたいなものにクラスター分析を適用している例を見たことがないので、どこまで求められているのか不明です…。 お力になれず申し訳ありません。

(無題) 削除/引用 No.364-5 - 2012/04/12 (木) 09:10:47 - TS in situ, JIn様： ありがとうございました。レスが遅くなりました。すみません。 まず実験デザインを確認させていただきますと、 Control（無処理）、A薬剤、B薬剤があります。 サンプリング時間として、０、１、３，６，１２時間後、です。 （ただし、0時間目はサンプルが共通となる） in situさま： ＞二元配置にしてTukey-Kramerをやる必要があると思います。 統計ソフトによっては可能だと思いますが、何を使われていますか？ ソフトは、STAT viewを使っています。 Time、Treatmentの二次元配置分散分析ですね。確かに可能です。 一方でTukeyは、分散分析なしでも使える多重検定だと理解しているのですが、いかがでしょうか。 またいずれにしても、多群間検定は、全群（5 x 3 = 15群?）でするべきということでしょうか。 Jinさま： ＞回帰分析などの多変量解析を行え、ということなのではないでしょうか？ 指摘されて思いましたが、このデータと他のデータとの回帰解析をやれ、ということだったのかもしれません。（もちろん、このデータ以外にもFig、Tableがありますので）

(無題) 削除/引用 No.364-4 - 2012/04/11 (水) 00:20:20 - in situ JInさまが挙げておられる例だと、質問者が多重比較やり方を間違っています。 p値が一つしか出てこないのは多重比較の前の段階のANOVAで、Tukey-Kramerなどの多重比較では比較回数分だけのp値が出てきて、それぞれが有意水準より上か下かで有意差判定を行います。 TSさまの場合、考慮すべき要素が、 ・たんぱく質発現 ・時間 ・繰り返し数（サンプル数） ・薬剤の種類 と四つあって、薬剤の種類だけが名義尺度ですので、回帰分析には向かないと思うので、レビュアーの方が勘違いされていると考えて下の回答をしました。 もし、同様の条件で回帰分析をしている論文などありまして、自分が寡聞のためしらないだけでしたら、後学のために教えていただけると助かります。

(無題) 削除/引用 No.364-3 - 2012/04/10 (火) 09:38:51 - JIn 元のデータをしらないので、なんとも言えませんが multiple comparisonではなくmultivariate analysisなわけですから、 回帰分析などの多変量解析を行え、ということなのではないでしょうか？ 多重比較か、回帰分析かは、下記を読むとよくわかります。 http://okwave.jp/qa/q4003902.html

(無題) 削除/引用 No.364-2 - 2012/04/09 (月) 12:05:52 - in situ 『各時間で多重検定』というのがまずい気がします。 群間比較に関してはTukey-Kramerで多重性が解消できていますが、時間間比較において解消できていません。 ですので、二元配置にしてTukey-Kramerをやる必要があると思います。 統計ソフトによっては可能だと思いますが、何を使われていますか？

多変量解析について 削除/引用 No.364-1 - 2012/04/04 (水) 19:42:07 - TS いつも勉強させていただいております。 統計処理方法についてご助言をいただきたく投稿しました。 論文を投稿したところ、Revision requestをもらったのですが、そのうちのコメントの１つに以下のような内容がありました。 Results should be confirmed by a multivariate analysis to clearly separate the effect of each independent treatment. 要約すれば、多変量解析をやれ、ということだと思うのですが、それについて調べましたが、いくつか種類があったり、わたしがあまり統計処理に長けていないこともあり、返事に悩んでおります。 このコメントに該当している実験方法・結果なのですが、 ある培養細胞に無処理（対照群）、A処理、B処理（A,Bは薬剤）を施して、あるたんぱく質の発現量を、経時的（０、１、３，６，１２時間後）に測定しました。対照群では、ほとんど変化がありませんが、A処理、B処理で徐々に上昇し、さらにB処理の方が、上昇速度が強いという結果になっています。 わたしは、各時間で多重検定（Tukey-kramer)を行いましたが、上記のような指摘を頂きました。 どのような多変量解析をやるのが適当なのでしょうか。ご助言いただけると助かります。よろしくお願いします。

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