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Analyse statistique des résultats in vitro
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Analyse statistique des résultats in vitro
En culture cellulaire et biologie moléculaire, il est courant de traiter un échantillon et de le comparer à l'échantillon non traité. On donne une valeur arbitraire à l'échantillon non traité (1) et on compare en terme de différence relative (nombre de fois plus grand ou plus petit).
D'une expérience à l'autre, des variables dues aux différentes manipulations in vitro, indépendantes des valeurs à l'étude, peuvent survenir et les valeurs mesurées peuvent subir des fluctuations d'une expérience à l'autre. Une distribution normale des résultats ne peut donc pas être assumée, et l'échantillonnage est habituellement restreint (4 à 6 en général), il faut donc faire appel à un test non-paramétrique pour petits échantillons.
Exemple:
Cellules non traitées
Exp 1: 20
Exp 2: 24
Exp 3: 10
Exp 4: 30
Exp 5: 5
Exp 6: 1,2
Moyenne: 15.1; écartype: 11,3 donc écartype représente 75% !
Cellules traitées:
Exp 1: 42
Exp 2: 47
Exp 3: 21
Exp 4: 59
Exp 5: 12
Exp 6: 2
Moyenne: 30,5; écartype: 22,2 donc écartype représente 73% !, le résultat ne sera pas significatif !
La méthode est alors de comparer la valeur du groupe 2 par rapport à la valeur du groupe 1 à laquelle on donne une valeur arbitraire et ainsi, l'écart type devient beaucoup moins élevé.
Exemple:
Cellules non traitées
Exp 1: 1
Exp 2: 1
Exp 3: 1
Exp 4: 1
Exp 5: 1
Exp 6: 1
Cellules traitées:
Exp 1: 2,1 (fois plus élevé que valeur correspondante du groupe 1)
Exp 2: 1,96
Exp 3: 2,1
Exp 4:1,96
Exp 5: 2,4
Exp 6: 1,7
Augmentation moyenne: 2, écartype: 0.2, donc représente 12%, résultat devrait être significatif
Les test non-paramétriques habituellement suggérés sont le mann whitney.
Dans ce cas, ne s'applique pas car c'est un test de rang, et si j'avais eu beaucoup de différences entre mes augmentations relatives, j'aurais obtenu ma significativité quand même.
Wilcoxon ne marche pas non plus, car ce n'est pas vraiment des valeurs pairées (les mesures ne sont pas pris deux fois sur le même échantillon, mais sur deux échantillons cellulaires distincs). Me trompe-je ?
Quel test est donc approprié ? Dans les articles scientifiques, les gens utilisent souvent le student T test...je doute que ce soit le test approprié.
En espérant que mon énoncé soit clair
D'une expérience à l'autre, des variables dues aux différentes manipulations in vitro, indépendantes des valeurs à l'étude, peuvent survenir et les valeurs mesurées peuvent subir des fluctuations d'une expérience à l'autre. Une distribution normale des résultats ne peut donc pas être assumée, et l'échantillonnage est habituellement restreint (4 à 6 en général), il faut donc faire appel à un test non-paramétrique pour petits échantillons.
Exemple:
Cellules non traitées
Exp 1: 20
Exp 2: 24
Exp 3: 10
Exp 4: 30
Exp 5: 5
Exp 6: 1,2
Moyenne: 15.1; écartype: 11,3 donc écartype représente 75% !
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Exp 1: 42
Exp 2: 47
Exp 3: 21
Exp 4: 59
Exp 5: 12
Exp 6: 2
Moyenne: 30,5; écartype: 22,2 donc écartype représente 73% !, le résultat ne sera pas significatif !
La méthode est alors de comparer la valeur du groupe 2 par rapport à la valeur du groupe 1 à laquelle on donne une valeur arbitraire et ainsi, l'écart type devient beaucoup moins élevé.
Exemple:
Cellules non traitées
Exp 1: 1
Exp 2: 1
Exp 3: 1
Exp 4: 1
Exp 5: 1
Exp 6: 1
Cellules traitées:
Exp 1: 2,1 (fois plus élevé que valeur correspondante du groupe 1)
Exp 2: 1,96
Exp 3: 2,1
Exp 4:1,96
Exp 5: 2,4
Exp 6: 1,7
Augmentation moyenne: 2, écartype: 0.2, donc représente 12%, résultat devrait être significatif
Les test non-paramétriques habituellement suggérés sont le mann whitney.
Dans ce cas, ne s'applique pas car c'est un test de rang, et si j'avais eu beaucoup de différences entre mes augmentations relatives, j'aurais obtenu ma significativité quand même.
Wilcoxon ne marche pas non plus, car ce n'est pas vraiment des valeurs pairées (les mesures ne sont pas pris deux fois sur le même échantillon, mais sur deux échantillons cellulaires distincs). Me trompe-je ?
Quel test est donc approprié ? Dans les articles scientifiques, les gens utilisent souvent le student T test...je doute que ce soit le test approprié.
En espérant que mon énoncé soit clair
in vitro- Nombre de messages : 1
Date d'inscription : 15/12/2009
Re: Analyse statistique des résultats in vitro
c'est bizarre ton truc. Tu dis que ce ne sont pas des données appariées mais tu les présentes comme telles (42/20, 47/24, ...). Si effectivement ce ne sont pas des données appariées, mais si ce n'est que des réplicats, alors le U de Mann-Whitney suffit. Si ce sont des données appariées alors le test de Wilcoxon. Student fait l'hypothèse de distributions normales (un n relativement grand, en général >30) avec égalité des variances (même si certaines corrections existes au cas ou cette égalité n'est pas respectée).
droopy- Nombre de messages : 1156
Date d'inscription : 04/09/2009
Re: Analyse statistique des résultats in vitro
Tu as une augmentation entre ton expérience 1 (non traité) et 2 (traité). Tu peux considérer que ce sont des données appariées car il s'agit des mêmes cellules avec et sans traitement. Utilise alors un test de Wilcoxon. Tes résultats ont l'air significatif même si il existe une forte variablilité entre les expériences, les modificaitons vont toujours dans le même sens.
jigouen- Nombre de messages : 54
Date d'inscription : 04/09/2009
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