単一のコントロールを使用した多数のサンプルにわたる標準t検定基本的なものが欠落していると確信していますが、比較する他のサンプルが多数ある場合、単一のコントロールに対して標準のt検定を実施する方法を見つけることはできません。 すべてのペアワイズ比較が可能ですが、その結果、関心のない比較が多すぎます。 ダネットのテストを使用したコントロールとの比較も別の可能性ですが、私の最終的な目標は、標準のt検定を実行し、FDRを介してp値を調整することです。 何か案は？
再：単一のコントロールで多くのサンプルにわたる標準t検定包括的で思慮深い返信をしてくれたクリスに感謝します。 すべてのペアワイズ比較がかなり大きくなるように、数千のサンプルをテストします。 代わりに、標準エラーが含まれているため、lsmeansテーブルから必要なものを取得できます。 t検定を実行してFDRを適用するために、lsmeansテーブルの情報とエラーの自由度を使用する小さなJSLスクリプトを作成しました。 プラグインとしてパッケージ化するとうまくいくようです。 単一のコンパレータ（コントロール）を使用した生のt検定が将来標準機能として利用できるようになったらいいと思います。
再：単一のコントロールで多くのサンプルにわたる標準t検定はい、Dunnetが家族ごとのエラー率を見て、比較するときにアルファ以下に保持するのは事実です。しかし、Tukey、Bonferroniなども同様です。ベンジャミニ-ホッホバーグFDRより保守的である可能性が高いですが、ボンフェローニより保守的ではありません。また、比較の回数も重要だと思います。多数の比較では、ベンジャミニ-ホックバーグFDRは妥当であり、スクリーニングの観点からはそれほど攻撃的ではないと思われますが、少数の比較では、おそらく少し攻撃的です。
比較手段オプションにスチューデントのt検定を使用する場合、必要なものを取得するために使用できるいくつかのトリックがあります。
スチューデントのt検定を使用し、コントロールの比較のみを確認する場合に役立つ1つのトリック。レポートの下部で、順序付けられた差異レポートを探します。それを右クリックして、「Make into a Data Table」を選択できます。そこで、レベルで並べ替えて、必要な比較がない行を削除できます。別のトリックがあります。列の値順序付けプロパティを使用する場合、リストの一番上に制御レベルを設定できます。これは順序付けられた差分レポートに役立ち、コントロールとの比較をより簡単に取得できるようになります。
この新しいテーブルに対して、FDR式を使用して新しい列を作成し、p値を修正できます。
最終的には、決定ラインの端にあるそれらの比較（カットオフ）があり、それらはおそらくとにかく含まれるべきです。それはスクリーニングですので、もう少し持っていても害はありません。そのp値とカットオフラインは、焦点を合わせる対象を絞り込むための優れたガイドですが、スクリーニングの目的で厳密に使用するべきではありません。意思決定プロセスにも実際的な考慮事項が含まれている必要があります（実際にフォローアップできる比較の数）
お役に立てれば。
クリス
再：単一のコントロールで多くのサンプルにわたる標準t検定素晴らしい、私が何かを見逃していないことを確認してくれてありがとう。 FDRは、ハイスループットスクリーニングラボで推奨される方法です。 私の理解では、ダネットのテストは家族ごとのエラー率を制御するものであり、これはしばしば保守的すぎる。
再：単一のコントロールで多くのサンプルにわたる標準t検定データの設定方法に基づいて、Fun Y by Xで制御できるDunnetが唯一のオプションです。Dunnetのコントロールを使用したくないのはなぜですか？そのオプションは、データに最も適切なオプションのようです。 FDRが必要だと思う場所で、何回比較しますか？
クリス
再：単一のコントロールで多くのサンプルにわたる標準t検定感謝しますが、これは私が探しているものではありません。 私はスクリーニングに興味がありますが、多くの応答（遺伝子発現など）ではなく、各応答が1つだけの多くのサンプルにわたっています。 これは、ハイスループットスクリーニングラボの典型的なユースケースであり、機能が明らかではないことに多少驚いています。 しかし、私は非常に貧弱な観察者でもあるので、おそらくそれを見逃しています:)
再：単一のコントロールで多くのサンプルにわたる標準t検定応答スクリーニングプラットフォームを探しているようです。 v13では、分析/スクリーニングの下にあります。FDRも報告されます。 数千の回答があり、いくつかの入力要素の2つのレベル間で比較を行いたい場合に非常に便利です。
