l*******a 发帖数: 116 | 1 很多生物学实验,比如说PCR,Western,常规的做法也是几乎所有paper里的做法是:
样本数不少于3,如果有significance,n=3就行了,如果不到,再加n.
可是,从统计学的观点看,这样应该是不对的吧,应该用sample size analysis 来决
定样本量够不够的吧。。。。。但是run sample size的话,往往会出一个很惊人的大
数值n,这显然
是不实际的,
那怎么才能justify n=3的实验结果呢? |
w***a 发帖数: 4361 | 2 生物paper里那些统计很多都很扯的,
大家都知道怎么回事就是了。
【在 l*******a 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 很多生物学实验,比如说PCR,Western,常规的做法也是几乎所有paper里的做法是: : 样本数不少于3,如果有significance,n=3就行了,如果不到,再加n. : 可是,从统计学的观点看,这样应该是不对的吧,应该用sample size analysis 来决 : 定样本量够不够的吧。。。。。但是run sample size的话,往往会出一个很惊人的大 : 数值n,这显然 : 是不实际的, : 那怎么才能justify n=3的实验结果呢?
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l*******a 发帖数: 116 | 3 有没有听起来能冠冕堂皇的道理蒙混过去呢?
我自己觉得,大家都是这么做的,只要p<0.05,也就够啦。。。。
可一个较真的教授非要让我在论文里justify
【在 w***a 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 生物paper里那些统计很多都很扯的, : 大家都知道怎么回事就是了。
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m******f 发帖数: 4352 | 4 我可以给你证明,RT-PCR完全不需要sample size analysis.不信你回答我的问题:
用RT-PCR测量一个基因表达,你算出需要几个sample+control?
答案是3
【在 l*******a 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 很多生物学实验,比如说PCR,Western,常规的做法也是几乎所有paper里的做法是: : 样本数不少于3,如果有significance,n=3就行了,如果不到,再加n. : 可是,从统计学的观点看,这样应该是不对的吧,应该用sample size analysis 来决 : 定样本量够不够的吧。。。。。但是run sample size的话,往往会出一个很惊人的大 : 数值n,这显然 : 是不实际的, : 那怎么才能justify n=3的实验结果呢?
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b*****l 发帖数: 9499 | 5 sample size analysis 给出的,尤其是 post hoc analysis 给出的,是你要不要死心
的问题。
如果 n < a priori analysis,你就得出了 t-test 的 alpha < 0.05,那说明了
差异是显著的。n = 3 就能发现,那更是强有力的证据。
如果 n > a priori analysis,或者,even worse, if n > post hoc analysis,t-
test Hyp null 依然成立,那说明哪怕你继续增大 n 来使得 t-test 的 alpha < 0.05
,也不过是自欺欺人罢了。
所以,sample size analysis 给出的 n 是上限,而不是最佳值。
【在 l*******a 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 很多生物学实验,比如说PCR,Western,常规的做法也是几乎所有paper里的做法是: : 样本数不少于3,如果有significance,n=3就行了,如果不到,再加n. : 可是,从统计学的观点看,这样应该是不对的吧,应该用sample size analysis 来决 : 定样本量够不够的吧。。。。。但是run sample size的话,往往会出一个很惊人的大 : 数值n,这显然 : 是不实际的, : 那怎么才能justify n=3的实验结果呢?
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s*****0 发帖数: 357 | 6 n=3做什么统计?parametric test最基本的两个目的,一个是hypothesis testing,这
么小的样本除非及其小的p-value还值得探索一下(证明effect size大?),要不然严
重的underpower,p值跟垃圾没区别;另一个是estimation,这么小的样本怎么能得出
较为准确的estimation?多取一个样本,可能mean和variance就完全不同。
原则上Reviewer说的是对的,这么小的样本,肉眼看看有没有trend,有的话增大样本
后再考虑statistics,没有的话就别浪费时间了。
【在 l*******a 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 很多生物学实验,比如说PCR,Western,常规的做法也是几乎所有paper里的做法是: : 样本数不少于3,如果有significance,n=3就行了,如果不到,再加n. : 可是,从统计学的观点看,这样应该是不对的吧,应该用sample size analysis 来决 : 定样本量够不够的吧。。。。。但是run sample size的话,往往会出一个很惊人的大 : 数值n,这显然 : 是不实际的, : 那怎么才能justify n=3的实验结果呢?
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w***e 发帖数: 269 | 7 I don't know much about statistics, but I think the best justification comes
from reproducibility. If something can be observed over and over again, you
don't need statistics to prove it is what it is. So if I were you, I would just
repeat the experiment and see if I can get the same results. If the reviewer
or whoever is still not satisfied, using a similar method to prove the same
thing. If you can use different methods to address the same question while
still get the same answer, I think that |
c********e 发帖数: 598 | 8
Do you mean QPCR?
You need more N to show the distribution.
【在 l*******a 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 很多生物学实验,比如说PCR,Western,常规的做法也是几乎所有paper里的做法是: : 样本数不少于3,如果有significance,n=3就行了,如果不到,再加n. : 可是,从统计学的观点看,这样应该是不对的吧,应该用sample size analysis 来决 : 定样本量够不够的吧。。。。。但是run sample size的话,往往会出一个很惊人的大 : 数值n,这显然 : 是不实际的, : 那怎么才能justify n=3的实验结果呢?
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