u*****n
发帖数: 3277 | 1 "理科只要能够提出假设，能做实验验证或者证伪就行了，生物很符合啊。"
wrong. many psychological and social disciplines are positivists: proposing
hypotheses first then collecting data to confirm/disconfirm the hypotheses. |
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y***i
发帖数: 11639 | 2 因为有没有药效只能和对照组比，不同药之间的比较能比较出有没有药效么？ |
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p*****m
发帖数: 7030 | 4 典型的适用two way ANOVA的场合把。两个因素，一个是手指属性（拇指vs食指vs...）
，一个是不同的人群 |
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H**********J
发帖数: 351 | 5 回国的话，我可以帮得上忙，^_^
Provide primary informatics support to the Disease & Translational Areas (
DTA) and Translational Research Sciences (TRS) in Shanghai. The candidate
will be expected to:
1. Liaise with scientific contacts in both discovery and translational
areas within the DTA and TRS organizations to understand informatics
requirements, identify technical solutions and partner with local and global
informatics teams to deliver projects
2. Must be able to analyze, model and optimize workf... 阅读全帖 |
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H**********J
发帖数: 351 | 6 工作内容如下：
Provide primary informatics support to the Disease & Translational Areas (
DTA) and Translational Research Sciences (TRS) in Shanghai. The candidate
will be expected to:
1. Liaise with scientific contacts in both discovery and translational
areas within the DTA and TRS organizations to understand informatics
requirements, identify technical solutions and partner with local and global
informatics teams to deliver projects
2. Must be able to analyze, model and optimize workflows, dev... 阅读全帖 |
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d******r
发帖数: 1247 | 7 比如我做一个实验，每个实验里control和treatment组各有2个biological samples，
这个实验我重复了3次。
做ANOVA分析的时候，每个组的n应该是3还是6？
如果是3的话，表示三个独立的实验，每个实验里的2个biological sample平均一下。
如果是6的话，表示三个实验里总共的6个sample，每个实验的sample不平均。
我感觉应该倾向于选择n=3，因为如果选择6的话，单个实验里的2个sample并不是独立
的数据。不知道各位怎么看？看似很平常简单的问题，却一直困惑我，统计书上有说到
这个么？谢谢 |
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s********s
发帖数: 3945 | 8 You are right. Definitely you can't use n = 6. I would like to take average
of 2 biological sample then use ANOVA for n = 3. But be sure that the
distribution is (or very close to) normal distribution. Otherwise, use non-
parametric tests. |
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I***a
发帖数: 13467 | 11 搭车求教怎么算P值，excel里面，
如果只有average 和 SD |
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z*********8
发帖数: 1203 | 12 如果只是比较2组的数据的话，你说的f test是anova里的多组数据适用把，当然2组的
话也不是不可以用。因为你的数据好像不能确定是不是normal distribution（因为样
本小）我倒是觉得应该就run个non-parametric test，什么wilcoxon rank sum test（
for non parametric non paired data）, rank test, wilcoxon rank test(later
two for non parametric paired data)之类的。我说的不一定对啊，刚考完生统的人
路过。严重理论跟实践脱节啊！
adjustable |
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f******s
发帖数: 115 | 13 首先分为PBS组合药物组
然后动物分别在手术后的一天 三天 五天获取标本
然后比较 在一天PBS和药物组是否有区别
三天PBS和药物组是否有区别
五天的时候 PBS和药物组是否有区别 |
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y*****w
发帖数: 1350 | 15 Mixed model repeated measures analysis |
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w******y
发帖数: 2504 | 17 我先用1WAY ANOVA，然后用的是TURKEY'S MULTIPLE COMPARISON，它只告诉我是不是
SIGNIFICANT (p < 0.05)。难道是我选的分析的PROGRAM错了？我有4组：WT, WT +
TREATMENT, TRANSGENIC, TRANSGENIC +TREATMENT。
还请PEOPLEM指点一下。 |
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p*****m
发帖数: 7030 | 18 哦哦 如果说的是ANOVA post hoc那确实没有的，而且他们还有解释
http://www.graphpad.com/faq/viewfaq.cfm?faq=189
如果你非要结果不可，那有两个办法，一是算两两比较的p value,直接乘以总共做了多
少个比较(=n*(n-1)/2) 这是最stringent的避免type i error的办法
另外我记得spss里面会给你算，这时候你就可以选一些less stringent的办法算 |
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D*a
发帖数: 6830 | 19 我感觉统计一个重要用处其实是给发现设限的，而不是企图用各种牛逼test搞出显著性
来。
比如ANOVA的用处是为了使结论更严格，不要搞一堆student两两比较，比较得不显著的
都显著了，比如GWAS的p值修正也应该是为了只关注有最大变化的那几个基因。
另外一个现在确实统计很重要啊，比如你测两组老年痴呆或者癌症老鼠，每天重复test
一个指标，然后再怎么给药弄一下，只有靠统计手段才能说两条曲线是不是差异显著。
如果肉眼可见了，两条区分太开，我感觉老鼠模型要后续应用有点问题，因为病人发病
很少是马上发病到病重的，药物治疗老年痴呆或者癌症这种病也不可能是立竿见影的。 |
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c********e
发帖数: 598 | 20
2B
你更本就没经验，reviewer 大多都不懂统计的。Last time, we used
ancova test to show the slopes are significantly different.
But review wants Anova. |
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C*******e
发帖数: 4348 | 22 谢谢！
大概扫了几眼
是不是我应该用one-way ANOVA test
取决于结果，再加上一些post test？ |
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l**********8
发帖数: 10 | 23 个人意见：先做一些transformation（取log、开方之类的），把分布整的像正态分布
一点，然后One-way ANOVA，如果显著的话再加pairwise comparison（Tukey test什么
的。。。） |
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d*****a
发帖数: 46 | 24 哈哈，喷的好~
这些模型要从实验设计开始了吧，简单的一般的biology差不多就搞定了，送给我们
bioinformatician的很少，至于regression, ttest, anova，这些，我也不好意思放简
历里。
association,
做过svm，Bayesian，decision tree，PCA，clustering，觉得太normal sense了，忘
记放了，等下简历添上~
总之我做的是太杂了，先都放上去，面试的时候可以给他们相信介绍下几个项目 |
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p*******i
发帖数: 1181 | 25 楼主的背景，在美国想找Bioinformatics Research Scientist很难 因为本身是国内的
学历就比较吃亏，在加上文章不够牛（是真的不够牛，total IF这边没人看的。楼主也
许在国内能发5篇确实很不容易，但是Bioinfo在美国想混挂名文章真心很容易，我室友
Bioinfo Phd 5年11篇文章，一作四篇，包括NAR，总引用数100多了，投
Bioinformatics Research Scientist也没找到好位置，只有好些博后的offer。最近几
年药厂裁人很厉害，这个行业美国过剩的很，不建议楼主过来找。国内最近这个行业发
展的很快，应该机会要多很多。
至于直接投生统，我自己是统计的Phd，在生统行业工作。以我的经验来说，生统Phd的
工作已经不是编程的了（编程的话MS的SAS Programmer一大把，年薪5万能招一堆），
核心是modeling,楼主建议你至少Linear Model，Multivariate ANOVA之类的系统学一
遍，不仅仅要知道怎么看SAS或者R的输出结果，还必须要知道为什么（比如说residual
不Normal的时候怎... 阅读全帖 |
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w********m
发帖数: 1137 | 26 CS的难点是数据结构，怎么用基本数据结构构造矩阵和inverse的routine。不过这不是
这道题要考的重点。
关键矩阵不是每个都能inverse的，full rank的矩阵才行。统计研究的对象里面，大部
分矩阵都是不能inverse的。这就是统计学研究的对象，包括ANOVA，multiple
comparison, clinic trial等等。
有没有统计背景，这道题一问就问出来了。 |
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z*********8
发帖数: 1203 | 28 好像多组比对不可以直接用ttest，应该用anova |
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K****n
发帖数: 5970 | 29 觉得必须要用anova那就中了计了。multiple test要矫正p，就算你是用了一个不太2的
矫正，没有把p往死里降，还是可能做不必要的比较。所以，我们处理数据的时候，应
该东扯西扯，分散对方注意力，搞得好像不是多组对比，用哪个比较再比较哪个，这样
更容易significant。
怎么样？我也是个统计小达人吧？啊哈哈哈哈 |
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T**7
发帖数: 264 | 30 输入格式很像excel的格式
我有两组数字，比较显著性差异
比如，一组是5，7，6，8，9
另一组是11，13，25，19，20
请问如何输入？
横向是vairant 1，variant 2, variant 3。。。。。
纵向是1，2，3，4，5，6，。。。。
我把两组数字一组列在variant 1下方，纵向排列
另一组数字在variant 2下方，纵向排列
发现无法分析，means-anova－viriant 1, variant 2都add
请问如何输入两组数字呢？
谢谢了！ |
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s******n
发帖数: 110 | 31 Every biological expert:
Please help me for the stat method in the attachment.
DO you think it should be use 1-way or 2-way ANOVA?
Thanks a lot |
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o*p
发帖数: 177 | 34 I would do:
repeated measures ANOVA
covariance matrix: AR1
test: group by time (linear or quadratic trend) interaction |
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K****n
发帖数: 5970 | 35 repeated measure 最常见，我小时候还用过mixed model，看来现在也没流行起来
可是你看wiki:
Because of their advantage to deal with missing values, mixed effects models
are often preferred over more traditional approaches such as repeated
measures ANOVA.
http://en.wikipedia.org/wiki/Mixed_model |
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T****i
发帖数: 15191 | 37 看来很有争议，值得再讨论一下。
我不是统计出身，所以也不敢说我说的就是对的。所以讨论之前我先引用些：
先看看这个 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2959222/
摘了中间一部分：“The SEM is a measure of precision for an estimated
population mean. SD is a measure of data variability around mean of a sample
of population. Unlike SD, SEM is not a descriptive statistics and should
not be used as such. However, many authors incorrectly use the SEM as a
descriptive statistics to summarize the variability in their data because it
is less than the SD, implying i... 阅读全帖 |
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j****x
发帖数: 1704 | 38 try first Two-way ANOVA |
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j******e
发帖数: 66 | 39 如图，我有2个处理因素，用的 one way anova 计算组间差异，只用大写字母表示任意
两组之间有没有显著性差异，可以这样作图吗？还是必须得用大小写字母分别表示2个
处理因素的影响？
PS:我的想法是把2因素的处理组合看做是一个处理因素，只是比较不同的组之间有没有
显著性差异，具体的处理因素的影响再做双因素方差分析看 p value |
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i*********g
发帖数: 1940 | 40 有三批western blot, 看起来变化很大，可用imageJ做统计学分析，anova没有统计学
意义怎么办？ |
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s****b
发帖数: 2039 | 41 repeated measure ANOVA ? |
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b**********8
发帖数: 349 | 42 又来请教各位大侠了，
我最近发现对一株细胞做某种处理后，一个基因（暂命名为A）的mRNA和protein都显著
下调，结果已经重复多次。现在推测这种处理因素可能会影响细胞株中A基因的转录，
于是构建了一系列逐渐缩短的启动子报告基因（基于pGL3-basic载体）和renilla载体
一起转染细胞。双荧光素酶报告基因分析发现从转录起始位点上游1000bp处开始，一直
到上游150bp，跟对照处理相比，处理组细胞的报告基因的活性一直都有显著下降。见
图A所示。但是当把所有组的报告基因活性都先被对照组pGL3-promoter的活性
normalise后，统计分析却显示到上游200bp时报告基因的活性就没有差异了。两张
figure都是在grapad prism里面用two way anova做的统计分析，结果却截然不同，这
关系到我接下来具体分析哪一个区域的问题，请大家帮我看看，到底哪一种统计方法更
合理？谢谢 |
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l***y
发帖数: 4671 | 43 做假设检验的第一步就是：你的假设是什么？
两种replicates （统计上的术语是 replicates 和 repeats）的假设是不同的，不能
放在一起做 t-test。正确的做法是用 anova，两个null hyp，一个是不同条件下没有
区别（服从同样分布），另一个是实验手段稳健（也就是技术重复服从同样分布）。 |
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T*****e
发帖数: 247 | 44 对照比实验 两组的话 就 student's t-test
多组之间互比的话 就上anova
当然你应该先normalized到GAPDH保证上样量一样
楼上有人说显著性差异大到应该看看就出来了，这是吹毛求疵，统计学的意义可不是一
个显著性差异带给你一个生物学差异，而是保证你分析的样品数量足够证明你观测到的
到底是不是一个偶然事件
按说还应该看看样品定量是否符合特定统计学检测要求的分布，当然一般三个样也未必
能看出什么分布就是了，全都默认符合正态分布了，虽然未必真的如此 |
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T*****e
发帖数: 247 | 45 对照比实验 两组的话 就 student's t-test
多组之间互比的话 就上anova
当然你应该先normalized到GAPDH保证上样量一样
楼上有人说显著性差异大到应该看看就出来了，这是吹毛求疵，统计学的意义可不是一
个显著性差异带给你一个生物学差异，而是保证你分析的样品数量足够证明你观测到的
到底是不是一个偶然事件
按说还应该看看样品定量是否符合特定统计学检测要求的分布，当然一般三个样也未必
能看出什么分布就是了，全都默认符合正态分布了，虽然未必真的如此 |
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G***G
发帖数: 16778 | 48 y depends on three variables, a, b, and c
so which method is good to determine if there are interaction between a, b,
and
c?
and then how to determine if there are interaction between a and b,
a and c,
and b and c?
which method is best for this purpose?
thanks. |
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发帖数: 1 | 50 also keep in mind, with the presence of interaction terms, you can not
interpret the significance of main effects. |
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