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Autore Discussione  

Ciccilla
Nuovo Arrivato


Città: roma


7 Messaggi

Inserito il - 06 maggio 2007 : 19:33:22  Mostra Profilo  Visita l'Homepage di Ciccilla Invia a Ciccilla un Messaggio Privato  Rispondi Quotando

Sto attualmente lavorando ad un modello in vivo (topi) di tumore. Ho due gruppi diversi di controllo (placebo)e due gruppi di trattamento a cui sto somministrando lo stesso farmaco.
il mio problema è come faccio a paragonare i due gruppi trattati?. i due controlli crescono un velocità lievemente diversa.. secondo voi che tipo di test statistico dovrei utilizzare? Io credo che la cosa più corretta sia quella di confrontare ogni controllo con il suo trattato e non i due trattati tra loro..
NB l'obiettivo sasrebbe dimostrare che una linea cellualare risponde al trattamento e l'altra meno.. ma con due controlli diversi come si fà?
fatevi vivi..

Luis 22
Utente

Baricalcio

Città: Bari


755 Messaggi

Inserito il - 06 maggio 2007 : 20:02:47  Mostra Profilo  Visita l'Homepage di Luis 22  Clicca per vedere l'indirizzo MSN di Luis 22  Invia a Luis 22 un messaggio Yahoo! Invia a Luis 22 un Messaggio Privato  Rispondi Quotando
Potresti fare un test ANOVA con poi bonferroni e lsd!



La vita e i sogni sono fogli di uno stesso libro. Leggerli in ordine è vivere, sfogliarli a caso è sognare. (Arthur Schopenhauer)&
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Ciccilla
Nuovo Arrivato


Città: roma


7 Messaggi

Inserito il - 06 maggio 2007 : 20:23:02  Mostra Profilo  Visita l'Homepage di Ciccilla Invia a Ciccilla un Messaggio Privato  Rispondi Quotando
Avevo già pensato all'ANOVA e in realtà l'ho fatto.. Ovviamente ho la significatività statistica tra dei controlli con i rispettivi trattati ma non tra i due trattati..anche perchè utilizzo u chemioterapico..
Che mi consigli?
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chick80
Moderatore

DNA

Città: Edinburgh


11486 Messaggi

Inserito il - 06 maggio 2007 : 22:08:59  Mostra Profilo  Visita l'Homepage di chick80 Invia a chick80 un Messaggio Privato  Rispondi Quotando
Potresti fare un ANOVA a due vie in cui consideri 2 fattori: il trattamento (quindi o placebo o farmaco) e il gruppo (gruppo 1 o gruppo 2).
Se il trattamento è efficace dovresti avere differenza fra controlli e trattati ma non fra i due gruppi.

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Ciccilla
Nuovo Arrivato


Città: roma


7 Messaggi

Inserito il - 06 maggio 2007 : 22:37:29  Mostra Profilo  Visita l'Homepage di Ciccilla Invia a Ciccilla un Messaggio Privato  Rispondi Quotando
sai dove posso trovare l'anova a due vie?
su graphpad instat non si può fare..
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chick80
Moderatore

DNA

Città: Edinburgh


11486 Messaggi

Inserito il - 07 maggio 2007 : 02:44:39  Mostra Profilo  Visita l'Homepage di chick80 Invia a chick80 un Messaggio Privato  Rispondi Quotando
Io uso R
Lo trovi su www.r-project.org

L'unica cosa è che funziona da linea di comando, non ha un'interfaccia così intuitiva come altri softwares, ma è molto più potente.

Se hai bisogno cmq ti posso fare un esempio di come fare ANOVA a 2 vie no prob :)

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Ciccilla
Nuovo Arrivato


Città: roma


7 Messaggi

Inserito il - 07 maggio 2007 : 11:01:27  Mostra Profilo  Visita l'Homepage di Ciccilla Invia a Ciccilla un Messaggio Privato  Rispondi Quotando

Grazie mille.. Ho fatto l'ANOVA sia ad una che a due vie..
In quello ad una via trovo che la differenza tra il cnt1 e il trattato 1 è statisticamente significativa mentre tra cnt2 e trattato 2 no (in realtà questo mi piace..)
Con l'anova a 2 vie ha qualche difficoltà nell'interpretare i risultati.. Potresti aiutarmi?
e cmq ho confrontato 2 variabili cioè trattamento (placebo-farmaco) e tipo cellualre.
Ma secondo te, se me la cavassi solo con l'anova ad 1 via? visto che facendo l'analisi con bonferroni mi confronta tutti i gruppi insieme?
Ti prego illuminami..
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chick80
Moderatore

DNA

Città: Edinburgh


11486 Messaggi

Inserito il - 07 maggio 2007 : 11:09:23  Mostra Profilo  Visita l'Homepage di chick80 Invia a chick80 un Messaggio Privato  Rispondi Quotando
Scusa, dimenticavo di specificare, dopo l'ANOVA a 2 vie comunque devi fare un test post-hoc, ad es. bonferroni oppure tukey.

L'ANOVA di suo ti restituisce solo un valore di p che dice se ci sono differenze fra alcuni dei gruppi.
Per vedere quali devi fare un test post-hoc che confronta tutti i gruppi con tutti.

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Ciccilla
Nuovo Arrivato


Città: roma


7 Messaggi

Inserito il - 09 maggio 2007 : 10:27:08  Mostra Profilo  Visita l'Homepage di Ciccilla Invia a Ciccilla un Messaggio Privato  Rispondi Quotando
Mi è venuto in mente un altro dubbio..
Con l'ANOVA io confronto solo un punto del trattamento.. almeno è quello che sono riuscita a fare io..
c'è un modo per confrontare tutti i punti insieme delle curve dei trattati? C'è chi mi dice il logrank test.. buh!!??
Aiutooooooooooooooooo
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chick80
Moderatore

DNA

Città: Edinburgh


11486 Messaggi

Inserito il - 10 maggio 2007 : 04:26:27  Mostra Profilo  Visita l'Homepage di chick80 Invia a chick80 un Messaggio Privato  Rispondi Quotando
No, con l'ANOVA confronti TUTTI i punti. Ottieni solo una probabilità perchè l'ANOVA ti dice se fra qualcuno di quei gruppi c'è variabilità. Con un test post-hoc (es. Tukey o Bonferroni) poi confronti tutti i gruppi tra loro.

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Ciccilla
Nuovo Arrivato


Città: roma


7 Messaggi

Inserito il - 10 maggio 2007 : 10:55:59  Mostra Profilo  Visita l'Homepage di Ciccilla Invia a Ciccilla un Messaggio Privato  Rispondi Quotando
Ok allora è chiaro che ho bisogno di un esempio..
Mi fai un esempio con 4 gruppi di cui 2 cnt diversi e i 2 rispettivi trattati con un unico farmaco..
Grazieeeeeeeeeeeee
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chick80
Moderatore

DNA

Città: Edinburgh


11486 Messaggi

Inserito il - 11 maggio 2007 : 04:06:53  Mostra Profilo  Visita l'Homepage di chick80 Invia a chick80 un Messaggio Privato  Rispondi Quotando
Ok, ti faccio un paio di esempi.
Ho fatto tutti i calcoli col computer, quindi ti scrivo solo i risultati, se vuoi una spiegazione teorica su come si ottengono questi valori allora vedi:
http://www.molecularlab.it/forum/topic.asp?TOPIC_ID=1955
(nella discussione si parla prima del test t e dopo dell'ANOVA)

Ad ogni modo, cominciamo con l'ANOVA a una via:
immaginiamo di avere 5 piastre di cellule non trattate, 5 trattate con la sostanza A e 5 con la sostanza B, in cui misuriamo un certo parametro.

Abbiamo

Controlli  | Trattati A  | Trattati B 
0.4        | 2.5         | 0.8
0.8        | 3           | 0.6 
1.3        | 4.4         | 1.4
0.2        | 2.3         | 1.9
1.2        | 3.8         | 1.2


A occhio uno direbbe che A funziona e B no (o poco).
Per quantificare il tutto facciamo un ANOVA a una via in quanto abbiamo solo un fattore (il trattamento). Ci viene una p di 0.0001606 che è altamente significativa. Cosa vuol dire? Vuol dire che almeno due dei gruppi sopra sono diversi tra loro. Non sappiamo però se è A diverso dai controlli, B diverso dai controlli, A diverso da B o una combinazione di questi.

Per scoprirlo facciamo un test post-hoc. Nota che questo è assolutamente inutile nel caso la p dell'ANOVA non sia significativa (di solito si usa 0.05 come limite superiore), in quanto in quel caso sai che i gruppi non sono statisticamente differenti o, in altre parole, non puoi essere certo che le differenze tra i gruppi siano solo dovute al caso.

Ok, facciamo il nostro test post-hoc, ad es. in questo caso usiamo il test di Tukey o HSD che ci dà:

A vs ctrl p=0.0002107
B vs ctrl p=0.6094604
A vs B p=0.0009991

Questo vuol dire che il trattamento A è diverso dal controllo e da B, mentre B non è diverso dal controllo.

Consideriamo invece il tuo caso


Gruppo 1:
Controlli  | Trattati A  
0.4        | 2.5         
0.8        | 3            
1.3        | 4.4         
0.2        | 2.3         
1.2        | 3.8         

Gruppo 2:
Controlli  | Trattati A  
0.6        | 3.5         
0.2        | 4.2            
1.1        | 3.4         
1.2        | 4.3         
0.3        | 3.2         


In questo caso facciamo un'ANOVA a 2 vie perchè abbiamo 2 variabili: il trattamento e il gruppo (es. x due esperimenti fatti in 2 giorni diversi, potremmo voler escludere fattori ambientali dai risultati)

In questo caso l'ANOVA ci dà:
p=1.602 x 10^-8 per il trattamento e p=0.4533 per il gruppo

Questo significa che non ci sono differenze significative fra i due gruppi, cioè, i due esperimenti fatti in giorni diversi non sono diversi fra loro.
Ci sono però differenze fra i controlli ed i trattati.

In questo caso non serve in realtà fare un test post-hoc, perchè sai già che quel p=1.602 x 10^-8 si riferisce a controlli vs trattati, visto che hai solo quei due gruppi. Se avessi avuto controlli, trattati A e trattati B anche in questo esperimento allora avresti usato il test di Tukey per vedere chi era diverso da chi. In questo caso la p restituita dal test post hoc è identica a quella restituita dall'ANOVA.

Spero di non averti confuso troppo le idee! Chiedi pure se hai bisogno di altro!

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