Assume the data are not heavily skewed. Take the average of S1-1, S1-2, and S1-3, and the avarage of S2-1, S2-2 and S2-3. Apply paired t-test to compare pre- and post- treatment average. 小小发个牢骚.不是针对个人 我在板上看到很多类似的问题, 都是实验先做了才来找统计方法 请问你们做实验前都不用写study proposal吗? 难道proposal里不用先规划好将来要用的统计分析方法吗? 不用justify sample size 吗? 一个严谨的研究不应该这麽随随便便的 ※ 引述《muchmoa (...)》之铭言： : 我的实验是要分析细菌体内的蛋白质分布， : 细菌会加入药剂，所以会有施药前後的蛋白质分布差异， : 施药前取样为S1，施药後培养一段时间再取样为S2，都是在同一摇瓶里培养， : S1和S2拿去跑胶，蛋白质点(1000+点）会呈现在胶片上， : 扫描胶片後就会有每个蛋白质点的量， : 因为跑胶容易有误差，所以S1和S2都会跑三次胶， : 称为S1-1,-2,-3和S2-1,-2,-3好了，所以我的重复实验是跑胶上的重复实验， : 现在我要分析S1和S2的差异，用independent t-test不太对， : 因为S1和S2都是同一摇瓶里的菌，虽然菌会繁殖， : 若我的情况可以视为independent的话那就简单了， : 用paired t-test的话，S1跟S2里每一个重复实验都可以是pair吧？ : 这样有清楚点了嘛？不够的话我再补充，谢谢喔 : ※ 引述《muchmoa (...)》之铭言： : : 由於先去搞其他实验，所以这部分还是没有解决， : : 有人回po说可以先求consistency，但如果consistency不高的话怎麽办？ : : 直接舍弃那组数据吗？ : : 很高的话只选其中一个数据或aggregate在一起， : : 这样可以做t-test吗？没有standard deviation的情况下， : : 最後就是我这例子可以视为independent吗？ : : 可以的话就简单多了， : : 谢谢各位 --

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