こんにちは、
私は、さまざまな「test_article」とコントロール（つまりPBS）を比較する多くの異なる研究（study_id）を実施した非常に大規模なデータセットを扱っています。これは複数のレプリケート（subject_id）で行われます。subject_idのそれぞれについて、これらの各研究では、最大50000の異なるタイプの測定（野菜）の測定を行っています。 各測定の結果はlog2として報告されます（同じ研究の対照群の平均によって正規化された特定の被験者の測定ですが、測定の性質はそれほど重要ではないと思います）。
小さなデータセットで、各ベジーに対して一元配置分散分析（研究ごとに1つ）を実行して、処理（test_article）の効果を比較し、Dunnettのフォローアップを行います。大きなデータでは、2つの理由（複数の測定-FDRが必要になるため）で扱いにくくなり、p値のみを報告してグラフィカルなフェーズをバイパスすることができない（つまり、方法がわからない）ようです（これは実用的ではありません）。その多くのテストのために）。
「応答スクリーニング」は少し良い代替案のようですが、テスト記事AがBより優れているかどうかを知りたくないため、参照コントロールグループを定義するオプションがありませんが、test_articleのいずれかがコントロール。
最後に、再現性のためにプロセスをコーディングできるようにしたいと思います。
データセットのおもちゃの例を添付しました。
任意の提案は非常にいただければ幸いです。
セバスチャン
