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先谢谢各位的帮忙, 但我有一点搞混我的情况该用paired还是non-paired, 讲清楚一点,我的实验对象是细菌, 分成两批,一为处理前,另一为加药品处理後, 虽然是同样的细菌,但不可能是同一只接受施药, 所谓的paired是很严格的要求受试者是同一个吗? 譬如小明(只有一个且同一个)在接受速读训练前後的读书速度, 请各位解答一下,谢谢 ※ 引述《oweninoxford (Owen)》之铭言: : 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: : : 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 --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 140.123.127.45
1F:推 oweninoxford:pair是配对,比如用年龄相同的人做配对,主要是学 02/26 20:23
2F:→ oweninoxford:理上可以视为相同,细菌应该没问题,除非你的study 02/26 20:25
3F:→ oweninoxford:有啥特别之处让细菌兄弟姐妹不同 02/26 20:27
4F:推 buski:o大说的是match吧? 原po问的是t-test中的成对或非成对检定 02/27 05:12
5F:→ buski:既然是两批不同的样品,就直接用non-paired t-test就好啦 02/27 05:14
6F:推 oweninoxford:可是他是treatment前後 02/27 21:38
7F:→ muchmoa:b大的意思是我的情况用independent也可以罗? 02/28 16:03







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