如果要同时考虑到实验数据的reliability和蛋白取样的sampling error 我只能想像用SEM 设定uniqueness相关 或是用multilevel modelling SPSS好像也可以做 (指令忘了sorry) 如果同时控制两种error没那麽重要 我觉得可以用个别蛋白质的三个数据求出consistency 如果consistency很高 就选其中一个数据，或是把三个数据aggregate成一个数据 然後当作一般的pair T test作 好像还有其他的做法 比如校正组内数据造成standard deviation的bias 不过我觉得一般来说 前面那一段的方法是最简单的 看起来你的数据只是随便打的(?) 一般生化实验的consistency应该都不低 不过因为不太了解你实验的focus在哪 我也不敢下定论 ※ 引述《muchmoa (...)》之铭言： : ※ 引述《muchmoa (...)》之铭言： : : 请教一下各位该如何处理以下的问题， : : 我的实验分为实验以及对照组， : : 每一组中有1000多个数据，也就是1000多个变数， : : 例如： : 抱歉，写的不清楚XD， : 我做的是分生的实验， : cont和exp分别为同一个sample处理前和处理後，这样算paired吧？ : 後面的编号则是从各sample所取出的蛋白质编号， : 下面的数字则是其表现量，有三次实验的数据， : 如果蛋白质只有一个那很简单， : 现在有1000多个的话总不能一个个指定到test variable， : 想问一下有没有较简便的方法， : 谢谢 : : cont1 exp1 cont2 exp2 ...... : : 1 2 3 3 ...... : : 2 3 4 3 ...... : : 1 2 2 3 ...... : : 一共有1000多组cont和exp， : : SPSS有办法一次计算这1000多个数据在实验及对照组中是否有差异吗？ : : 谢谢 --

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