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Biology版 - 问一个数据分析的问题
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请教关于生物学重复、技术重复以及统计分析关于Error bar的问题
QPCR数据计算请教个统计方面的问题
请问高手们一个统计学问题看了”大部分cancer research结果都不能重复“一贴想起的对话
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学术贴:关于microarray analysis样品,统计意义和实际上,哪种方法更好?Reproducibility: The risks of the replication drive zz
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microarray表达没有差异会是我的问题么?韩春雨的工作重复得怎么样了?
有些困惑,想问一下各位牛人做试验都重复几次神经干细胞与学习和记忆 五.抽丝剥茧 中
相关话题的讨论汇总
话题: 平均值话题: replicates话题: beta0话题: beta1话题: 实验
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1 (共1页)
q******g
发帖数: 3858
1
比如我做了一个实验,重复了三次(biological replicates),每次都有三个well (
technique repleicates). 得到数据
1:4,5,6
2:3, 5,7
3:5, 5,5
最后的结果,我是每次实验取平均值,还是把9个数据放在一起去平均值呢?
a, 如果每次取平均值,最后结果就是5,但误差是0,
b, 9个数据放在一起,平均值也是5, 但误差是0.373。
我觉得应该按照a来算结果,但误差的算法似乎不对,应该把每次实验的误差算到最后
的结果里才对。
而b的算法,似乎是9次的结果,把误差又算小了。
很困惑阿, 谁能给我讲讲?
D*a
发帖数: 6830
2
有的实验biological replicates可以混一起平均,有的实验不可以,你这么弄,谁知
道是哪一类
G******n
发帖数: 289
3
estimate = {4, 5, 6, 3, 5, 7, 5, 5, 5}
bio = {1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3}
if ignore technical replicates
assume:
hat_estimate = beta0 + beta1 * bio + error
beta1 for bio estimate will be almost 0 and
beta0 will be 5, with std error as 0.7454
q******g
发帖数: 3858
4
比如mtt assay, BrdU assay, annexin V staining.

【在 D*a 的大作中提到】
: 有的实验biological replicates可以混一起平均,有的实验不可以,你这么弄,谁知
: 道是哪一类

q******g
发帖数: 3858
5
你用什么算的beta0, beta1?有什么书推荐给我看看吗?谢谢了。

【在 G******n 的大作中提到】
: estimate = {4, 5, 6, 3, 5, 7, 5, 5, 5}
: bio = {1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3}
: if ignore technical replicates
: assume:
: hat_estimate = beta0 + beta1 * bio + error
: beta1 for bio estimate will be almost 0 and
: beta0 will be 5, with std error as 0.7454

n**********0
发帖数: 66
6
用Linear regression 有很多Assumption的,这么用violate了很多。首先同一组的
error不一定是independent,第二你的sample size太小了。LZ只是想问下到底怎么取
平均值吧。

【在 G******n 的大作中提到】
: estimate = {4, 5, 6, 3, 5, 7, 5, 5, 5}
: bio = {1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3}
: if ignore technical replicates
: assume:
: hat_estimate = beta0 + beta1 * bio + error
: beta1 for bio estimate will be almost 0 and
: beta0 will be 5, with std error as 0.7454

q******g
发帖数: 3858
7
是啊,你有什么建议吗?

【在 n**********0 的大作中提到】
: 用Linear regression 有很多Assumption的,这么用violate了很多。首先同一组的
: error不一定是independent,第二你的sample size太小了。LZ只是想问下到底怎么取
: 平均值吧。

h*********9
发帖数: 35
8
统计问题去统计版问哈,这边的建议都够呛。
你这个问题,把 technical replicates 做平均,当作一个数好了。再用
biological replicates  算  mean and standard deviation.

【在 q******g 的大作中提到】
: 是啊,你有什么建议吗?
v**********m
发帖数: 5516
9
基本同意。不同层次的重复性不能混淆。
仪器,实验系统,实验对象的重复性不同。他们之间是有区别的。

【在 h*********9 的大作中提到】
: 统计问题去统计版问哈,这边的建议都够呛。
: 你这个问题,把 technical replicates 做平均,当作一个数好了。再用
: biological replicates  算  mean and standard deviation.

q******g
发帖数: 3858
10
我这个问题好像没有那么复杂。
我现在是按你说的这种方法来计算。但感觉每次实验中的误差不能反映到最后的结果里。

【在 h*********9 的大作中提到】
: 统计问题去统计版问哈,这边的建议都够呛。
: 你这个问题,把 technical replicates 做平均,当作一个数好了。再用
: biological replicates  算  mean and standard deviation.

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t*******o
发帖数: 424
11
用linear mixed effect model

【在 q******g 的大作中提到】
: 比如我做了一个实验,重复了三次(biological replicates),每次都有三个well (
: technique repleicates). 得到数据
: 1:4,5,6
: 2:3, 5,7
: 3:5, 5,5
: 最后的结果,我是每次实验取平均值,还是把9个数据放在一起去平均值呢?
: a, 如果每次取平均值,最后结果就是5,但误差是0,
: b, 9个数据放在一起,平均值也是5, 但误差是0.373。
: 我觉得应该按照a来算结果,但误差的算法似乎不对,应该把每次实验的误差算到最后
: 的结果里才对。

G******n
发帖数: 289
12
有很多啊……随便一本就够入门级别的了……深入点的可以看看那本elements of
statistical learning

【在 q******g 的大作中提到】
: 你用什么算的beta0, beta1?有什么书推荐给我看看吗?谢谢了。
G******n
发帖数: 289
13
linear model在处理dummy的时候可以认为是在估算平均值。
楼主这个问最好用linear model解决。
我这只是简单的,可以用来估算。
如果楼主要做严格的modeling,需要用mixed model,考虑technical variance,加上
unknown random variable,会好一些。
iid是另外一回事,看lz做的是什么实验,有的时候assume iid可以是conservative

【在 n**********0 的大作中提到】
: 用Linear regression 有很多Assumption的,这么用violate了很多。首先同一组的
: error不一定是independent,第二你的sample size太小了。LZ只是想问下到底怎么取
: 平均值吧。

G******n
发帖数: 289
14
同意!mixed model不错~~~
但是lz可能只是想“简单”看看……

【在 t*******o 的大作中提到】
: 用linear mixed effect model
h*********9
发帖数: 35
15
就这么几个数,mixed model 能收敛不?
很多学校统计系都有免费咨询的。

【在 G******n 的大作中提到】
: 同意!mixed model不错~~~
: 但是lz可能只是想“简单”看看……

q******g
发帖数: 3858
16
谢谢各位,至少知道看点什么了。
1 (共1页)
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神经干细胞与学习和记忆 五.抽丝剥茧 中学术贴:关于microarray analysis样品,统计意义和实际上,哪种方法更好?
神经干细胞与学习和记忆 六.抽丝剥茧 下请问R大牛或者懂RNA-SEQ分析的牛人,DESeq里面怎么对partially replicates的sample进行分析啊?谢!
神经干细胞与学习和记忆 七.踏上征途 完microarray表达没有差异会是我的问题么?
问题:BrdU和TUNEL的prok用量有些困惑,想问一下各位牛人做试验都重复几次
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话题: 平均值话题: replicates话题: beta0话题: beta1话题: 实验