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】
: 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】
: 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】
: 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】
: 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】
: 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】
: 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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