如果要同時考慮到實驗數據的reliability和蛋白取樣的sampling error 我只能想像用SEM 設定uniqueness相關 或是用multilevel modelling SPSS好像也可以做 (指令忘了sorry) 如果同時控制兩種error沒那麼重要 我覺得可以用個別蛋白質的三個數據求出consistency 如果consistency很高 就選其中一個數據，或是把三個數據aggregate成一個數據 然後當作一般的pair T test作 好像還有其他的做法 比如校正組內數據造成standard deviation的bias 不過我覺得一般來說 前面那一段的方法是最簡單的 看起來你的數據只是隨便打的(?) 一般生化實驗的consistency應該都不低 不過因為不太了解你實驗的focus在哪 我也不敢下定論 ※ 引述《muchmoa (...)》之銘言： : ※ 引述《muchmoa (...)》之銘言： : : 請教一下各位該如何處理以下的問題， : : 我的實驗分為實驗以及對照組， : : 每一組中有1000多個數據，也就是1000多個變數， : : 例如： : 抱歉，寫的不清楚XD， : 我做的是分生的實驗， : cont和exp分別為同一個sample處理前和處理後，這樣算paired吧？ : 後面的編號則是從各sample所取出的蛋白質編號， : 下面的數字則是其表現量，有三次實驗的數據， : 如果蛋白質只有一個那很簡單， : 現在有1000多個的話總不能一個個指定到test variable， : 想問一下有沒有較簡便的方法， : 謝謝 : : cont1 exp1 cont2 exp2 ...... : : 1 2 3 3 ...... : : 2 3 4 3 ...... : : 1 2 2 3 ...... : : 一共有1000多組cont和exp， : : SPSS有辦法一次計算這1000多個數據在實驗及對照組中是否有差異嗎？ : : 謝謝 --

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