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这样的数据该怎么显示其的significance?
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这样的数据该怎么显示其的significance?# Biology - 生物学
K*n
1
RT,就是包在奶糖和糖葫芦外面的那种可以吃的纸~
如果有,英文是什么啊?
谢谢大家~
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p*y
2
净空法师《弘一大师晚晴集讲记》
这次是达拉斯净宗学会举办佛学讲座之首次,选定弘一大师《晚晴
集》与同修共同研习。兹先将其因缘作一报告。现在我们这个社会
是有史以来未曾有的混乱时期,真所谓天下大乱。我们不幸生在这
个时代,既要救自己,也有义务帮助别人,究竟由何处下手呢?冷
静观察,参阅古圣先贤之遗训,即能明白古时人性淳朴,皆能安分
守己。古圣先王行不言之教,人人都过著安乐生活,没有纷争,天
下太平。其后知识水准提升,知识开了,智慧变成了情识,人心乃
渐趋于巧诈。用现代话说,即所谓时代潮流,愈演愈烈,到今天知
识已经到了爆炸时代,思想纷歧复杂,正邪是非难辨,此乃一切动
乱痛苦的根源,如何自救救人,还要依古人所说的反璞归真。若真
回头即能领悟到真理,体会到事实,得真实受用。诚如现在人所说
的自在幸福,照佛家术语说即是得到‘菩提涅槃’。生在这个时代
必须顺应这个时代的潮流,由顺应中学习反璞归真。
学佛要把佛认识清楚,上次已将佛陀教育向大家说明,佛教不是宗
教。佛说法四十九年,经弟子们会集之后编为《大藏经》,内容是
说明宇宙人生的真相,佛教与我们人生有密切的关系。现代人的知
识扩张不知要超过古人
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v*a
3
在测试一种物质对老鼠器官的影响。举例说,同一只老鼠的两个肾脏,给其中一个肾脏
注射此种物质,另一个肾脏无注射。一共10只老鼠。结果发现在同一只老鼠中,所有注
射了此种物质的肾脏重量都要比无注射的重,但是重得不多。比如注射了的是0.754 g
,而无注射的那一个是0.663 g。
但是在不同的老鼠之间,有明显的肾脏重量差异。比如,其中一个老鼠的两个肾脏重量
一个是0.552 g(有注射),另一个是0.421 g(无注射)。这个重的注射了的肾脏却比
上一只老鼠的无注射的要轻得多。
这样的数据是否有意义?如果有意义的话,应该用一种什么样的数据分析来说明比较直
观呢?谢谢!
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c*e
4
现在中国的奶糖外面都不包糯米纸了。不如用越南春卷皮代替吧。
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Y*u
5
讲的真好。。谢谢分享
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m*s
6
this is paired sample design, used to minimize variation from difference
mice.
One analysis method could be to calculate the difference (d=weight1-weight2)
first. Then you could do a non-parametric sign test on d1, d2, ..., dn (n
is sample size or number of mice). Whether there is difference from the
material is equivalent to test whether d is greater than 0.


g

【在 v***a 的大作中提到】
: 在测试一种物质对老鼠器官的影响。举例说,同一只老鼠的两个肾脏,给其中一个肾脏
: 注射此种物质,另一个肾脏无注射。一共10只老鼠。结果发现在同一只老鼠中,所有注
: 射了此种物质的肾脏重量都要比无注射的重,但是重得不多。比如注射了的是0.754 g
: ,而无注射的那一个是0.663 g。
: 但是在不同的老鼠之间,有明显的肾脏重量差异。比如,其中一个老鼠的两个肾脏重量
: 一个是0.552 g(有注射),另一个是0.421 g(无注射)。这个重的注射了的肾脏却比
: 上一只老鼠的无注射的要轻得多。
: 这样的数据是否有意义?如果有意义的话,应该用一种什么样的数据分析来说明比较直
: 观呢?谢谢!

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b*g
7
你想拿这个做什么啊?
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p*y
8
随喜随喜,阿弥陀佛!

【在 Y**u 的大作中提到】
: 讲的真好。。谢谢分享
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m*b
9
paired t-test
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E*A
10
这个好好吃呀,我小时候最爱吃这层纸

【在 b*****g 的大作中提到】
: 你想拿这个做什么啊?
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e*t
11
这要你想回答什么问题了?
在不同老鼠之间,你得减掉原来的重量,比较他们增加了多少。
总之都是t-test
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K*n
12
我最近做了牛轧糖,特别粘……如果送人的话最好裹一层糯米纸咯~

【在 b*****g 的大作中提到】
: 你想拿这个做什么啊?
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v*a
13
多谢多谢!
我用了student t test - correlated (pair groups) - two columns选项,得到:
t-Value: 3.967401
2-Tail Prob: .0286
Pearson r: .989564
Cohen's D: .286592
这些应该怎么解读比较好?说明我的data是significant的吗?

weight2)

【在 m*****s 的大作中提到】
: this is paired sample design, used to minimize variation from difference
: mice.
: One analysis method could be to calculate the difference (d=weight1-weight2)
: first. Then you could do a non-parametric sign test on d1, d2, ..., dn (n
: is sample size or number of mice). Whether there is difference from the
: material is equivalent to test whether d is greater than 0.
:
:
: g

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K*n
14
那个好厚啊……

【在 c********e 的大作中提到】
: 现在中国的奶糖外面都不包糯米纸了。不如用越南春卷皮代替吧。
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s*y
15
这个你其实可以采用其他方法来标记数据的,比方说你可以测量同一个老鼠上
两个肾的重量差,然后plot这个重量差的分布。这样既直观,也免得你去涉及
那个不同老鼠之间比较的麻烦了
或者做一个综合柱状图,每个老鼠占一个x -axis 位置,然后y -axis 用两个
符号(一个星号和一个圈圈)来表示两个肾的重量

g

【在 v***a 的大作中提到】
: 在测试一种物质对老鼠器官的影响。举例说,同一只老鼠的两个肾脏,给其中一个肾脏
: 注射此种物质,另一个肾脏无注射。一共10只老鼠。结果发现在同一只老鼠中,所有注
: 射了此种物质的肾脏重量都要比无注射的重,但是重得不多。比如注射了的是0.754 g
: ,而无注射的那一个是0.663 g。
: 但是在不同的老鼠之间,有明显的肾脏重量差异。比如,其中一个老鼠的两个肾脏重量
: 一个是0.552 g(有注射),另一个是0.421 g(无注射)。这个重的注射了的肾脏却比
: 上一只老鼠的无注射的要轻得多。
: 这样的数据是否有意义?如果有意义的话,应该用一种什么样的数据分析来说明比较直
: 观呢?谢谢!

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p*m
16
数据怎么plot和怎么statistical analysis是两码事吧 他这个做paired t-test就成了
很直观呀 当然需要同时做个negative control的test 证明俩肾本来是一样大的。。
(如果数据sample size不大 或者不是正态 可以Wilcoxon test)

【在 s******y 的大作中提到】
: 这个你其实可以采用其他方法来标记数据的,比方说你可以测量同一个老鼠上
: 两个肾的重量差,然后plot这个重量差的分布。这样既直观,也免得你去涉及
: 那个不同老鼠之间比较的麻烦了
: 或者做一个综合柱状图,每个老鼠占一个x -axis 位置,然后y -axis 用两个
: 符号(一个星号和一个圈圈)来表示两个肾的重量
:
: g

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y*i
17
Yeah. It is significant. 2-tail ttest pValue<0.05.
问个问题:我觉得如果 d>0对大多数数据成立的话,应该可以用 1-tail吧?

(n

【在 v***a 的大作中提到】
: 多谢多谢!
: 我用了student t test - correlated (pair groups) - two columns选项,得到:
: t-Value: 3.967401
: 2-Tail Prob: .0286
: Pearson r: .989564
: Cohen's D: .286592
: 这些应该怎么解读比较好?说明我的data是significant的吗?
:
: weight2)

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m*s
18
it is significant under nominal level (0.05) as your 2-tail p-value is .0286
. But if you want to use t test, you need to check the distribution of your
data. They should look like a sysmetric and one-mode distribution.Otherwise,
try non-parametric test like sign-test.

【在 v***a 的大作中提到】
: 多谢多谢!
: 我用了student t test - correlated (pair groups) - two columns选项,得到:
: t-Value: 3.967401
: 2-Tail Prob: .0286
: Pearson r: .989564
: Cohen's D: .286592
: 这些应该怎么解读比较好?说明我的data是significant的吗?
:
: weight2)

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p*m
19
用1-tail得在理论上就只有增大的可能的时候才能做吧 这个生物里满足的太少了 更加
不能做完了实验发现只有增大于是选1-tail

【在 y***i 的大作中提到】
: Yeah. It is significant. 2-tail ttest pValue<0.05.
: 问个问题:我觉得如果 d>0对大多数数据成立的话,应该可以用 1-tail吧?
:
: (n

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D*a
20
如果你这只老鼠本来就个头器官什么的都比较小,直接把它去除了也没问题吧
小的意思是,比如明显超出多少个standard deviation 什么的
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v*a
21
谢谢啊!这个建议很好。我还需要多弄点ctrl老鼠,来证明同一只老鼠中两个肾脏的重
量差应该小到可以忽略,对不对?

【在 s******y 的大作中提到】
: 这个你其实可以采用其他方法来标记数据的,比方说你可以测量同一个老鼠上
: 两个肾的重量差,然后plot这个重量差的分布。这样既直观,也免得你去涉及
: 那个不同老鼠之间比较的麻烦了
: 或者做一个综合柱状图,每个老鼠占一个x -axis 位置,然后y -axis 用两个
: 符号(一个星号和一个圈圈)来表示两个肾的重量
:
: g

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v*a
22
谢谢你,在研究Wilcoxon test中

【在 p*****m 的大作中提到】
: 数据怎么plot和怎么statistical analysis是两码事吧 他这个做paired t-test就成了
: 很直观呀 当然需要同时做个negative control的test 证明俩肾本来是一样大的。。
: (如果数据sample size不大 或者不是正态 可以Wilcoxon test)

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y*i
23
"不能做完了实验发现只有增大于是选1-tail "
如果第一个实验发现只有增大,做出结论是不但两者有差异,而且一个比另一个大,
那以后的实验就可以选择1-tail了吧?

【在 p*****m 的大作中提到】
: 用1-tail得在理论上就只有增大的可能的时候才能做吧 这个生物里满足的太少了 更加
: 不能做完了实验发现只有增大于是选1-tail

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p*m
24
应该把 H0是drug>control,不过要是所有数据都像lz说的drug总是大于control,不管
2-tail还是1-tail都一定significant就是了。。

【在 y***i 的大作中提到】
: "不能做完了实验发现只有增大于是选1-tail "
: 如果第一个实验发现只有增大,做出结论是不但两者有差异,而且一个比另一个大,
: 那以后的实验就可以选择1-tail了吧?

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s*s
25
不需要。只要打老鼠的时候random打左或者右就行了

【在 v***a 的大作中提到】
: 谢谢啊!这个建议很好。我还需要多弄点ctrl老鼠,来证明同一只老鼠中两个肾脏的重
: 量差应该小到可以忽略,对不对?

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s*y
26
呵呵,我那个其实就是偷懒的办法

【在 p*****m 的大作中提到】
: 数据怎么plot和怎么statistical analysis是两码事吧 他这个做paired t-test就成了
: 很直观呀 当然需要同时做个negative control的test 证明俩肾本来是一样大的。。
: (如果数据sample size不大 或者不是正态 可以Wilcoxon test)

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t*d
27
Wilcoxon test 的 power 小多了,样本太少的时候不好用。

【在 v***a 的大作中提到】
: 谢谢你,在研究Wilcoxon test中
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p*m
28
这个没办法 如果数据量小或者分布不正态 本来statistical power就很小啊

【在 t*d 的大作中提到】
: Wilcoxon test 的 power 小多了,样本太少的时候不好用。
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s*s
29
你搞反了吧。 样本少的时候才能用wilcoxon, 够robust, 样本多的时候直接
centrol limit theorem算normal了

【在 t*d 的大作中提到】
: Wilcoxon test 的 power 小多了,样本太少的时候不好用。
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m*7
30
同一只老鼠里ctrl肾的重量算100%,计算注射肾的percent of Ctrl.
然后把这个数值plot成bar graph.
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p*n
31
1 tail paired t-test. As you H1 is bigger. Do you need to check normality?
Maybe, with only 10 samples, hard to check. But you can do a non-parametric
test.
So many people talk about plot, it's statistical test, the plot won't tell
you anything significant.
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h*n
32
也不可以.

【在 y***i 的大作中提到】
: "不能做完了实验发现只有增大于是选1-tail "
: 如果第一个实验发现只有增大,做出结论是不但两者有差异,而且一个比另一个大,
: 那以后的实验就可以选择1-tail了吧?

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s*j
33
你知道这些参数, 象Pearson r是什么意思吗?
不知道的话, 还是老老实实的学一下, 这样问出来的结果没什么意义.

【在 v***a 的大作中提到】
: 多谢多谢!
: 我用了student t test - correlated (pair groups) - two columns选项,得到:
: t-Value: 3.967401
: 2-Tail Prob: .0286
: Pearson r: .989564
: Cohen's D: .286592
: 这些应该怎么解读比较好?说明我的data是significant的吗?
:
: weight2)

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l*s
34
the difference between mice might be explained by unequal weights of two
kindeys before injection.

g

【在 v***a 的大作中提到】
: 在测试一种物质对老鼠器官的影响。举例说,同一只老鼠的两个肾脏,给其中一个肾脏
: 注射此种物质,另一个肾脏无注射。一共10只老鼠。结果发现在同一只老鼠中,所有注
: 射了此种物质的肾脏重量都要比无注射的重,但是重得不多。比如注射了的是0.754 g
: ,而无注射的那一个是0.663 g。
: 但是在不同的老鼠之间,有明显的肾脏重量差异。比如,其中一个老鼠的两个肾脏重量
: 一个是0.552 g(有注射),另一个是0.421 g(无注射)。这个重的注射了的肾脏却比
: 上一只老鼠的无注射的要轻得多。
: 这样的数据是否有意义?如果有意义的话,应该用一种什么样的数据分析来说明比较直
: 观呢?谢谢!

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b*l
35
yes, it's an efficient design strategy.
but the variations between two kidneys for both -/- (i.e., no durg) and +/+
(i.e., apply drug to both kidneys) are still very useful info and you can us
e them as scales to fathom the significance of drug effects.
conclusion: -/-, -/+, +/-, and +/+ are all worthwhile to try, and non-biased
randomization can be used for -/+ and +/-.

的重

【在 s******s 的大作中提到】
: 不需要。只要打老鼠的时候random打左或者右就行了
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c*n
36
signed rank test.

g

【在 v***a 的大作中提到】
: 在测试一种物质对老鼠器官的影响。举例说,同一只老鼠的两个肾脏,给其中一个肾脏
: 注射此种物质,另一个肾脏无注射。一共10只老鼠。结果发现在同一只老鼠中,所有注
: 射了此种物质的肾脏重量都要比无注射的重,但是重得不多。比如注射了的是0.754 g
: ,而无注射的那一个是0.663 g。
: 但是在不同的老鼠之间,有明显的肾脏重量差异。比如,其中一个老鼠的两个肾脏重量
: 一个是0.552 g(有注射),另一个是0.421 g(无注射)。这个重的注射了的肾脏却比
: 上一只老鼠的无注射的要轻得多。
: 这样的数据是否有意义?如果有意义的话,应该用一种什么样的数据分析来说明比较直
: 观呢?谢谢!

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o*r
37
If you can't estabish nomality,Wilcoxon signed-rank test. otherwise, paired
t-test.
不过如果你只是为了发文章,如果paired t-test显著(rank test不显著),不做
nomality check直接用,一般也没人追问。
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h*o
38
你往其中一个肾里打saline做对照,说明这个增加不是注射造成的

【在 v***a 的大作中提到】
: 谢谢啊!这个建议很好。我还需要多弄点ctrl老鼠,来证明同一只老鼠中两个肾脏的重
: 量差应该小到可以忽略,对不对?

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f*g
39
two points
1. it is for sure that two kidneys are different size and eight, same in
human
2. it really depends on how you weight the kidney, perfused with pbs?cut of
renal arterial, vesel or not
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s*f
40
不行
必须先知道一般情况下某一个大或者小,才能用1tail

【在 y***i 的大作中提到】
: "不能做完了实验发现只有增大于是选1-tail "
: 如果第一个实验发现只有增大,做出结论是不但两者有差异,而且一个比另一个大,
: 那以后的实验就可以选择1-tail了吧?

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b*a
41
对于你的数据想到你的实验设计。不知道你做这个实验前是否做过剂量影响和给药时间
的影响。如果没有做过,应该做,然后找到最佳剂量和时间,这一点数据会比较理想。
我相信你做完了这些实验后,其统计学意义会很明显。从你现在的数据看,应该很有进
一步做下去的价值。
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g*r
42
How much did yo inject
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a*5
43
你不给对照肾注射vehicle?

g

【在 v***a 的大作中提到】
: 在测试一种物质对老鼠器官的影响。举例说,同一只老鼠的两个肾脏,给其中一个肾脏
: 注射此种物质,另一个肾脏无注射。一共10只老鼠。结果发现在同一只老鼠中,所有注
: 射了此种物质的肾脏重量都要比无注射的重,但是重得不多。比如注射了的是0.754 g
: ,而无注射的那一个是0.663 g。
: 但是在不同的老鼠之间,有明显的肾脏重量差异。比如,其中一个老鼠的两个肾脏重量
: 一个是0.552 g(有注射),另一个是0.421 g(无注射)。这个重的注射了的肾脏却比
: 上一只老鼠的无注射的要轻得多。
: 这样的数据是否有意义?如果有意义的话,应该用一种什么样的数据分析来说明比较直
: 观呢?谢谢!

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b*e
44
昨天看了这个帖子,第一反应是paired - t test之类的paired test,但是总觉得不太
对劲,今天才反应过来,你这同一只鼠
的两只肾脏,其实也不算是一个物体,所以严格来说不能直接比,我觉得这样比较好:
假定一只鼠的两只肾脏,A, B, 测两
只的原始重量A0, B0,然后给A注射一段时间后,再测两只重量A1, B1,然后对A0、A1,
B0、B1各进行paired test,如
果A0、A1差异明显,但是B0、B1不明显,那才说明这种物质对器官有影响

g

【在 v***a 的大作中提到】
: 在测试一种物质对老鼠器官的影响。举例说,同一只老鼠的两个肾脏,给其中一个肾脏
: 注射此种物质,另一个肾脏无注射。一共10只老鼠。结果发现在同一只老鼠中,所有注
: 射了此种物质的肾脏重量都要比无注射的重,但是重得不多。比如注射了的是0.754 g
: ,而无注射的那一个是0.663 g。
: 但是在不同的老鼠之间,有明显的肾脏重量差异。比如,其中一个老鼠的两个肾脏重量
: 一个是0.552 g(有注射),另一个是0.421 g(无注射)。这个重的注射了的肾脏却比
: 上一只老鼠的无注射的要轻得多。
: 这样的数据是否有意义?如果有意义的话,应该用一种什么样的数据分析来说明比较直
: 观呢?谢谢!

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h*g
45
I don't think that paired-test can be used in LZ's situation unless u have
demonstrated that there are no significant difference between two kidneys in
one mice, which I would say is not that easy. I guess your experiment can
be settled in two ways: first, you have to increase your sample size to
narrow down the deviation of the data. The variations of mice experiments
are always to be quite high. To my experience, the sample size should at
least be over 100. Second, I think the wilcoxon signed-rank t-test is a
better choice than the student t-test cos it is not based on normal
distribution and in most of the situation, it is more precise than the
student t-test.
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k*o
46
我觉得可以用pair t-test解决问题,除非你发现注射物会影响对照侧的器官
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