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保证流式数据统计学分析正确的6个技巧

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发表于 2015-3-17 16:52:21 | 显示全部楼层 |阅读模式

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统计学

统计学



流式细胞术的数据非常丰富,里面的数据可以是检测细胞群比例的(例如CD4+细胞的比例),也可以是表达水平的(如活化T细胞表面CD69的平均荧光强度)。
许多时候,研究者喜欢用直方图表示其结果,这种方式信息含量太少,并且无法将分析扩展至统计学分析。
要进行正确的统计学分析,第一步就是理解假设,假设会引导统计学分析,确定测试的正确性,在开始统计学分析之前,我们需要考虑以下几点:

1、从一开始就正确设计实验
统计学效能回答的是拒绝零假设(H0)的正确概率是多少。影响实验效能有三个因素:样本量、数据分布形态、重复次数。

2、理解统计学错误的类别,并且知道如何避免
假阳性(1类错误)是指真实的零假设被错误拒绝。而假阴性(2类错误)则指没有拒绝错误的零假设。
详见下图:

H0假设和1、2类错误

H0假设和1、2类错误



实际上,实验效能被定义为b=真阳性÷(真阳性+真阴性)

3、使用正确的统计学分析
生物学假设和实验设计,将确定什么样的统计学分析适合。当然,数据的分布形态也非常重要。
如何确定数据应该用哪种统计学分析?下表会帮助你确定哪种分析方法合适,详见GraphPad官方的教程(http://www.graphpad.com/support/ ... b&mc_eid=1e0bbf4944),GraphPad确实是款好软件,注册会员请在站内藏经阁找,会有惊喜。

统计学方法的选择

统计学方法的选择



4、设置正确的阈值
阈值用来确定统计学是否有显著性,由于历史性的原因,该阈值目前被设为0.05,它可以被解释为发生1类错误的概率。

5、避免显著性陷阱
一旦确定了阈值,当P值小于这个值时,就提示数据有显著统计学意义。但是当阈值设为0.05时,P值等于0.04和0.01并没有显著性上的差异,并不是说前者不如后者显著。如果想继续降低1类错误,那么阈值可以设为0.01。

6、避免多次配对比较
例如实验设计比较X药物、Y药物、XY药物联用、未治疗四组样本,用什么统计学方法最好呢?不能用配对检验,因为阈值设为0.05时,每次配对检验都会产生5%的1类错误,反复多次配对检验就会使误差不断累加,见下表:
配对比较的次数                1类错误
2                                         10%
3                                         15%
4                                         19%
5                                         23%


最后总结几句,流式数据的统计学分析对于假设的有效性验证非常关键,所以需要仔细地考虑,选择正确的统计学分析方法,这样才能使实验结果经得起评审们的推敲和同行们的验证。


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