Test t standard su molti campioni con un solo controlloSono sicuro che mi manca qualcosa di base, ma non riesco a trovare un modo per condurre un test t standard contro un singolo controllo quando ci sono molti altri campioni con cui confrontare. Tutti i confronti a coppie sono possibili, ma ciò comporta troppi confronti che non sono interessanti. Il confronto con un controllo usando il test di Dunnett è un'altra possibilità, ma il mio obiettivo finale è quello di eseguire test t standard e quindi regolare i valori p tramite FDR. Qualche idea?
Ri: Test t standard su molti campioni con un solo controlloGrazie Chris per la tua risposta esauriente e ponderata. Testeremo migliaia di campioni in modo che tutti i confronti a coppie diventino piuttosto grandi. Invece, possiamo ottenere ciò di cui abbiamo bisogno dalla tabella lsmeans, poiché contiene gli errori standard. Ho scritto un piccolo script JSL per utilizzare le informazioni nella tabella lsmeans insieme a gradi di errore di libertà per eseguire i test t e applicare l'FDR. Comprimendolo come un plugin sembra funzionare bene. Sarebbe bello se i t-test grezzi con un singolo comparatore (controllo) fossero disponibili come funzione standard in futuro.
Ri: Test t standard su molti campioni con un solo controlloSì, è vero che Dunnet osserva il tasso di errore familiare e lo tiene al di sotto dell'alfa durante i confronti. Ma anche Tukey, Bonferroni e altri. È probabilmente più conservatore di Benjamini-Hochberg FDR, ma meno conservatore di Bonferroni. Penso che importi anche quanti confronti vengono fatti. Penso che con un gran numero di confronti, Benjamini-Hochberg FDR sembra ragionevole e non così aggressivo dal punto di vista dello screening, ma per un piccolo numero di confronti, forse anche un po 'aggressivo.
Per quanto riguarda l'utilizzo del test t di Student per l'opzione di confronto, ecco alcuni trucchi che puoi usare per ottenere ciò che desideri.
Un trucco che può aiutarti se desideri utilizzare il test t dello studente e guardare solo i confronti di controllo. Nella parte inferiore del rapporto, cerca il rapporto sulle differenze ordinate. È possibile fare clic con il tasto destro su di esso e selezionare Trasforma in una tabella di dati. Qui puoi ordinare per livello e rimuovere le righe che non hanno i confronti che desideri. Ecco un altro trucco, se usi la proprietà di ordinamento del valore di una colonna, puoi avere il livello di controllo in cima all'elenco. Questo aiuterà con il rapporto sulle differenze ordinate in modo da poter arrivare più facilmente ai confronti con il controllo.
A questa nuova tabella, è quindi possibile creare una nuova colonna con la formula FDR in modo da poter correggere i valori p.
Alla fine, ci saranno quei confronti che si trovano al limite della linea decisionale (cutoff) e che probabilmente dovrebbero essere inclusi comunque. Sta proiettando, quindi alcuni altri non fanno male. Quel valore p e la linea di taglio sono una buona guida per restringere il campo su cui concentrarsi, ma non dovrebbero essere usati rigidamente per scopi di screening. Ci devono essere anche considerazioni pratiche incluse nel processo decisionale (su quanti confronti si può praticamente seguire)
Spero che sia di aiuto.
Chris
Ri: Test t standard su molti campioni con un solo controlloOttimo, grazie per aver confermato che non mi mancava qualcosa. La FDR è il metodo preferito nei laboratori di screening ad alto rendimento. La mia comprensione è che il test di Dunnett controlla il saggio tasso di errore della famiglia, che è spesso troppo conservativo.
Ri: Test t standard su molti campioni con un solo controlloIn base al modo in cui hai impostato i tuoi dati, Dunnet con il controllo in Fit Y by X è la tua unica opzione. Perché non vorresti usare Dunnet con il controllo? Tale opzione sembra l'opzione più appropriata per i tuoi dati. Quanti confronti stai facendo dove pensi che sarebbe necessario un FDR?
Chris
Ri: Test t standard su molti campioni con un solo controlloGrazie, ma non è proprio quello che sto cercando. Sono interessato allo screening, ma non attraverso molte risposte (come l'espressione genica) ma attraverso molti campioni con una sola risposta ciascuno. Questo è un tipico caso d'uso per i laboratori di screening ad alta produttività e sono un po 'sorpreso di vedere la funzionalità non ovvia. Ma sono anche un povero osservatore, quindi probabilmente mi manca 
Ri: Test t standard su molti campioni con un solo controlloSembra che tu stia cercando la piattaforma di screening della risposta. in v13 è sotto Analizza / Screening. Segnala anche FDR per te. Davvero conveniente per quando hai diverse migliaia di risposte e vuoi fare confronti tra due livelli di un fattore di input.
