找到均值比率的均值的 P 值(在 R、Prism、Excel 中,其他免费)
Finding the P-value of the mean of a ratio of means (in R, Prism, Excel, anything else free)
我的统计知识很少(生物学家,我知道这不是一个好借口),希望能在这个分析中得到一些帮助。我正在测量老鼠的肌肉纤维面积,其中一块肌肉受损 (D),另一块未受损 (U);这样做是为了控制小鼠以及接受药物治疗的一组小鼠。我希望评估药物是否影响肌肉再生,使用纤维大小作为它们愈合程度的代表。每块肌肉约有100根纤维,但数量不等,每只小鼠有1块D肌和1块U肌,每个处理3只小鼠。
最初我只是简单地汇集所有纤维直径并使用方差分析(例如,control-D、control-U、drug-D 和 drug-U),但我注意到小鼠之间的值差异很大,无论他们是否有药物。我希望取而代之的是每只小鼠的平均 D 与平均 U 肌肉的比率,并用 t 检验比较群体;这听起来更能代表问题。然而,我不知道如何进行测试——我有标准偏差来寻找每块肌肉的平均值,但是当我采用受损与未受损的比率时会发生什么?我如何确定药物是否对这些比率有显着影响?
如果有人能给我指出更多信息,或者推荐一种更好的方法来解决这个问题,那就太好了!
您应该使用的是奇数比测试。
您需要构建一个如下所示的 table。
这是一个标准的赔率:
-------------------------------------------------
Trial Drug (+) | Control (-)
Exposed (+) a | b
---------------------------------|---------------
Not Exposed (-) c | d
---------------------------------|---------------
所以我认为您的赔率应该是这样的:
|---------------------------------------------------------|
| Trial Drug (+) | Control/Placebo (-) |
| # Damaged Muscles (+) a | b |
| --------------------------------|-----------------------|
| # Non-Damaged Muscles (-) c | d |
| --------------------------------|-----------------------|
Odds Ratio = (a / c) / (b / d)
= (a * d) / (b * c)
我认为奇数比 (OR) 的意思是,如果 OR > 1
,那么您的药物对肌肉修复有积极 (+) 影响。如果 OR = 1
,那么您的药物与使用对照药物或安慰剂在统计学上没有差异。所以没关系。如果 OR < 1
,那么你的药物对肌肉修复的影响比你的 control/placebo 更差,所以它会伤害你的老鼠。
a、b、c 和 d 可能代表每种情况下小鼠的总和。
有关如何计算奇数比和 OD 比置信区间的更多详细信息,您应该阅读美国国立卫生研究院的相关资料。
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2938757/
由于您处理的是因子,您可能希望在将 2 x 2 table 设为矩阵时使用 Pearson 卡方检验,这就是获得 p 值的方法。这可以在 R 中计算,如您所见...
祝你好运!
我的统计知识很少(生物学家,我知道这不是一个好借口),希望能在这个分析中得到一些帮助。我正在测量老鼠的肌肉纤维面积,其中一块肌肉受损 (D),另一块未受损 (U);这样做是为了控制小鼠以及接受药物治疗的一组小鼠。我希望评估药物是否影响肌肉再生,使用纤维大小作为它们愈合程度的代表。每块肌肉约有100根纤维,但数量不等,每只小鼠有1块D肌和1块U肌,每个处理3只小鼠。
最初我只是简单地汇集所有纤维直径并使用方差分析(例如,control-D、control-U、drug-D 和 drug-U),但我注意到小鼠之间的值差异很大,无论他们是否有药物。我希望取而代之的是每只小鼠的平均 D 与平均 U 肌肉的比率,并用 t 检验比较群体;这听起来更能代表问题。然而,我不知道如何进行测试——我有标准偏差来寻找每块肌肉的平均值,但是当我采用受损与未受损的比率时会发生什么?我如何确定药物是否对这些比率有显着影响?
如果有人能给我指出更多信息,或者推荐一种更好的方法来解决这个问题,那就太好了!
您应该使用的是奇数比测试。 您需要构建一个如下所示的 table。 这是一个标准的赔率:
-------------------------------------------------
Trial Drug (+) | Control (-)
Exposed (+) a | b
---------------------------------|---------------
Not Exposed (-) c | d
---------------------------------|---------------
所以我认为您的赔率应该是这样的:
|---------------------------------------------------------|
| Trial Drug (+) | Control/Placebo (-) |
| # Damaged Muscles (+) a | b |
| --------------------------------|-----------------------|
| # Non-Damaged Muscles (-) c | d |
| --------------------------------|-----------------------|
Odds Ratio = (a / c) / (b / d)
= (a * d) / (b * c)
我认为奇数比 (OR) 的意思是,如果 OR > 1
,那么您的药物对肌肉修复有积极 (+) 影响。如果 OR = 1
,那么您的药物与使用对照药物或安慰剂在统计学上没有差异。所以没关系。如果 OR < 1
,那么你的药物对肌肉修复的影响比你的 control/placebo 更差,所以它会伤害你的老鼠。
a、b、c 和 d 可能代表每种情况下小鼠的总和。
有关如何计算奇数比和 OD 比置信区间的更多详细信息,您应该阅读美国国立卫生研究院的相关资料。
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2938757/
由于您处理的是因子,您可能希望在将 2 x 2 table 设为矩阵时使用 Pearson 卡方检验,这就是获得 p 值的方法。这可以在 R 中计算,如您所见...
祝你好运!