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先謝謝各位的幫忙, 但我有一點搞混我的情況該用paired還是non-paired, 講清楚一點,我的實驗對象是細菌, 分成兩批,一為處理前,另一為加藥品處理後, 雖然是同樣的細菌,但不可能是同一隻接受施藥, 所謂的paired是很嚴格的要求受試者是同一個嗎? 譬如小明(只有一個且同一個)在接受速讀訓練前後的讀書速度, 請各位解答一下,謝謝 ※ 引述《oweninoxford (Owen)》之銘言: : 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: : : 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 --



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◆ From: 140.123.127.45
1F:推 oweninoxford:pair是配對,比如用年齡相同的人做配對,主要是學 02/26 20:23
2F:→ oweninoxford:理上可以視為相同,細菌應該沒問題,除非你的study 02/26 20:25
3F:→ oweninoxford:有啥特別之處讓細菌兄弟姐妹不同 02/26 20:27
4F:推 buski:o大說的是match吧? 原po問的是t-test中的成對或非成對檢定 02/27 05:12
5F:→ buski:既然是兩批不同的樣品,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大的意思是我的情況用independent也可以囉? 02/28 16:03







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