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ser
Nuovo Arrivato
97 Messaggi |
Inserito il - 11 novembre 2011 : 19:49:07
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Cari amici, vi chiedo un piccolo aiuto sulla statistica. Un breve accenno al mio esperimento.Mi occupo di coltura in vitro su piante e sto valutando la risposta in termini di proliferazione ad esempio a due diverse concentrazioni di saccarosio.Ora vorrei confrontare per lo stesso momento di osservazione i due trattamenti.I dati sono stati presi ad intervalli regolari. Il problema è che non so quanto sia corretto confrontare due trattamenti su campioni che hanno dimensioni diverse. Vi faccio un esempio: ho due trattamenti X e Y che corrispondono a diversa concentrazione di saccarosio. X presenta 6 germogli ognuno dei quali ha generato altri germogli che ho contato.Y ne ha 10. Sul numero dei germogli proliferati di X e Y ho calcolato la media, la dev st e l 'errore st. In seguito facendo un grafico ad esempio è visibile l'andamento diverso delle due curve...ovviamente anche perchè le dimensioni dei due campioni non sono sempre uguali e pensavo di confrontarli anche con un test statistico come il t student. Cosa ne pensate? Grazie Ser
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ser
Nuovo Arrivato
97 Messaggi |
Inserito il - 14 novembre 2011 : 11:03:32
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Scusate...il mio post non e' particolarmente chiaro. Ho voluto sintetizzare il mio esperimento ma non l'ho reso comprensibile (neanche a me stesso rileggendolo). Il mio dubbio e la mia richiesta di un vostro consiglio li posso esporre in questo modo: vorrei confrontare due serie di dati X e Y di dimensione diversa (anche se di poco in alcuni casi). Ad esempio X presenta 13 osservazioni (ovvero nella fattispecie 13 piante da cui ho rilevato il numero di germogli) e Y invece ne ha 17 ad esempio. Di queste serie di dati ho calcolato la media, la dev. st e l' errore st. Ma dal punto di vista statistico ritengo di poter estrapolare molte piu' informazioni utilizzando un test come ad esempio il t test o altri. Premetto che non era possibile modificare o portare ad egual numero le dimensioni di X e Y perche' sono frutto di uno step sperimentale precedente e qualunque scelta avrebbe inficiato l' esperimento stesso. Pertanto vi chiedo in una situazione del genere posso procedere ugualmente?Posso confrontarli ugualmente? Vi ringrazio e spero sia piu' chiaro esposto in questo modo!
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Daria85
Utente
678 Messaggi |
Inserito il - 14 novembre 2011 : 11:22:55
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mmm...un chi-q magari suddividendo i campioni in gruppi tipo con più di tot germogli e con meno di tot germogli... così puoi ottenere un p-value! |
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Glubus
Utente Junior
156 Messaggi |
Inserito il - 16 novembre 2011 : 07:34:45
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Caro Ser, la buona notizia è che la diversa dimensione dei due campioni non è un problema. Mi pare invece di cogliere altri problemi in quello che dici:
Citazione: Ma dal punto di vista statistico ritengo di poter estrapolare molte piu' informazioni utilizzando un test come ad esempio il t test o altri.
No, un test statistico ti serve per farti una idea di come si collochino i dati osservati (nel senso se siano più o meno attesi) rispetto ad una astratta ipotesi nulla (di solito che non vi è differenza fra due trattamenti). Ma l'esito di un test statistico dipende solo in parte dalla entità dell'effetto e non è in grado da solo di sintetizzare, ad esempio, l'efficacia di un trattamento.
L'altro problema è che dici che hai preso i dati ad intervalli regolari (il t-test serve nel confronto di due medie), il che significa, da qullo che ho capito, che hai osservazioni ripetute sulle stesse unità (germoglio-madre), che non possono essere considerate indipendenti (requisito di buona parte dei test conme il t-test). Il problema è considerevolmente più complesso di quello del semplice confronto fra medie e temo che avrai bisogno dell'aiuto di uno statistico (anche se i dettagli dell'esperimento sono ancora poco chiari). Un ulteriore problema potrebbe derivare dal fatto che le tue misurazioni sono conteggi. Il problema con i conteggi è che media e varianza sono correlate (a differenza del caso gaussiano) e non sono rari fenomeni come la sovradispersione o l'ecceso di zeri, che rendono poco applicabili le metodiche del tipo della analisi della varianza (e quindi anche il t-test).
Buon lavoro! Stefano |
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ser
Nuovo Arrivato
97 Messaggi |
Inserito il - 16 novembre 2011 : 16:35:45
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Citazione: Messaggio inserito da Glubus
Caro Ser, la buona notizia è che la diversa dimensione dei due campioni non è un problema. Mi pare invece di cogliere altri problemi in quello che dici:
Citazione: Ma dal punto di vista statistico ritengo di poter estrapolare molte piu' informazioni utilizzando un test come ad esempio il t test o altri.
No, un test statistico ti serve per farti una idea di come si collochino i dati osservati (nel senso se siano più o meno attesi) rispetto ad una astratta ipotesi nulla (di solito che non vi è differenza fra due trattamenti). Ma l'esito di un test statistico dipende solo in parte dalla entità dell'effetto e non è in grado da solo di sintetizzare, ad esempio, l'efficacia di un trattamento.
L'altro problema è che dici che hai preso i dati ad intervalli regolari (il t-test serve nel confronto di due medie), il che significa, da qullo che ho capito, che hai osservazioni ripetute sulle stesse unità (germoglio-madre), che non possono essere considerate indipendenti (requisito di buona parte dei test conme il t-test). Il problema è considerevolmente più complesso di quello del semplice confronto fra medie e temo che avrai bisogno dell'aiuto di uno statistico (anche se i dettagli dell'esperimento sono ancora poco chiari). Un ulteriore problema potrebbe derivare dal fatto che le tue misurazioni sono conteggi. Il problema con i conteggi è che media e varianza sono correlate (a differenza del caso gaussiano) e non sono rari fenomeni come la sovradispersione o l'ecceso di zeri, che rendono poco applicabili le metodiche del tipo della analisi della varianza (e quindi anche il t-test).
Buon lavoro! Stefano
Ti ringrazio per l' esauriente risposta...mi sono informato con diversi ricercatori del mio campo e mi hanno confermato che il t test puo' essere tranquillamente utilizzato anche se ci sono differenze di dimensione (fortunatamente non eccessive). Relativamente ai conteggi periodici non dovrebbe essere un problema perche' e' stato fatto su materiale sempre diverso che via via, a periodi regolari, sottoponevo all' esperimento. In pratica trattasi di prova di conservazione a basse temperature e i dati sono stati presi ogni 90 giorni su materiale che di volta in volta portavo a condizioni normali di crescita, quindi sempre germogli-madre diversi. In pratica dovevo valutare la conservabilita' e la capacita' di proliferare. Ovviamente per alcune tesi ho riscontrato valori pari a zero e no e tutto e' stato sottoposto al calcolo della media. Grazie Sergio |
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chick80
Moderatore
Città: Edinburgh
11491 Messaggi |
Inserito il - 16 novembre 2011 : 17:27:32
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Credo però che il problema sollevato da Glubus è che stai misurando delle conte (quindi discrete) e non una variabile continua. Cioè hai 2 germogli o 3 germogli non ne puoi avere 2.25 |
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ser
Nuovo Arrivato
97 Messaggi |
Inserito il - 16 novembre 2011 : 22:52:23
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Citazione: Messaggio inserito da chick80
Credo però che il problema sollevato da Glubus è che stai misurando delle conte (quindi discrete) e non una variabile continua. Cioè hai 2 germogli o 3 germogli non ne puoi avere 2.25
Ciao Chick80...speravo in un tuo intervento!
Quello che sto cercando di risolvere è ampiamente fatto in diversi articoli che trattano il mio stesso esperimento. Cioè, mi spiego, in un esperimento come il mio o similare in cui si vuole sapere la media dei germogli proliferati, fanno il conteggio dei germogli-figli da ciascun germoglio-madre...dopo di che sommano il numero dei germogli ottenuti e dividono per il numero di germogli madre.Praticamente una semplicissima media.Poi in alcuni articoli si fermano alla semplice media ed errore standard, altri usano la deviazione altri ancora applicano in più anche il t test a 0.05. Il mio problema era dovuto al fatto che per alcune tesi che volevo confrontare il numero di germogli madre era un pò diverso. Grazie Sergio
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TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
270 Messaggi |
Inserito il - 21 novembre 2011 : 10:33:34
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uno dei fenomeni più insidiosi e poco conosciuti nell'ambito della letteratura scientifica è quello della propagazione esponenziale degli errori. Il fatto che tu abbia trovato articoli su argomenti analoghi a quello che stai affrontando e dove si fa largo uso di semplici medie e deviazioni standard su conteggi, cioè su dati discreti, non implica che quello che hanno fatto sia corretto. Se tu riapplichi lo stesso metodo con unica giustificazione il fatto che è stato fatto in lavori pubblicati non fai altro che espandere maggiormente l'errore, ad altri ricercatori. Su qualsiasi libro di statistica elementare è scritto che per conteggi non si applicano metodi parametrici. Il fatto che tu l'abbia visto applicato su articoli pubblicati significa solo che i referee di quel lavoro avevano una scarsa o nulla conoscenza della statistica. La diversa dimensione campionaria è l'ultimo dei tuoi problemi. Sta a te decidere se fare le cose corrette o sperare in referee ignoranti in materia. In termini probabilistici propenderei sulla seconda possibilità considerando la diffusa ignoranza in materia da parte di molti referee. Quindi fai pure media deviazione standard e t-test! Buon lavoro.
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ser
Nuovo Arrivato
97 Messaggi |
Inserito il - 22 novembre 2011 : 15:07:34
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Citazione: Messaggio inserito da TMax
uno dei fenomeni più insidiosi e poco conosciuti nell'ambito della letteratura scientifica è quello della propagazione esponenziale degli errori. Il fatto che tu abbia trovato articoli su argomenti analoghi a quello che stai affrontando e dove si fa largo uso di semplici medie e deviazioni standard su conteggi, cioè su dati discreti, non implica che quello che hanno fatto sia corretto. Se tu riapplichi lo stesso metodo con unica giustificazione il fatto che è stato fatto in lavori pubblicati non fai altro che espandere maggiormente l'errore, ad altri ricercatori. Su qualsiasi libro di statistica elementare è scritto che per conteggi non si applicano metodi parametrici. Il fatto che tu l'abbia visto applicato su articoli pubblicati significa solo che i referee di quel lavoro avevano una scarsa o nulla conoscenza della statistica. La diversa dimensione campionaria è l'ultimo dei tuoi problemi. Sta a te decidere se fare le cose corrette o sperare in referee ignoranti in materia. In termini probabilistici propenderei sulla seconda possibilità considerando la diffusa ignoranza in materia da parte di molti referee. Quindi fai pure media deviazione standard e t-test! Buon lavoro.
Ovviamente tengo a fare le cose correttamente, altrimenti non avrei chiesto consigli! Purtroppo concordo sulla ignoranza statistica di molti ricercatori, anche la mia devo dire ma mi sto avvicinando ora alla statistica, quindi ho tanto da imparare. A questo punto, tu mi consigli di procedere con media etc.Che altre opzioni mi dai? Grazie
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