非線形回帰によって推定したパラメーターの統計処理について質問です。
簡単のため,以下具体例をあげます。
ある酵素の野生型および変異体について,duplicateで3回実験し,Michaelis-Menten式に当てはまる酵素活性データを得ました。
変異によってKmが有意に変化したかどうか検定したいとき,以下の2方法は等価か疑問に思っています。
1) 各実験回毎にKmを算出,3回分のKm値でMean±SEを算出するとともに,welch検定を行い有意か判定する
2) 非線形回帰のソフトウェアはR, sigmaplot, Graphpad Prism等様々ありますが,どれもMean (Estimated value), SE, 95%CIが計算できるかと思います。3回分計6点のデータでKmを算出,Mean±SEまたは,Mean, 95%CIをもとにwelch検定を行い有意か判定する
現在1の方法を採っていますが,2で置き換えが可能か,また2の方法ができるソフトウェアをご存知でしたら教えていただけないでしょうか。
よろしくお願いいたします。 |
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