여보세요,
나는 우리가 다양한 'test_article'과 컨트롤 (예 : PBS)을 비교하는 많은 다른 연구 (study_id)를 수행 한 매우 큰 데이터 세트를 다루고 있습니다. 이것은 여러 번의 복제 (subject_id)로 수행됩니다. 각각의 subject_id에 대해, 각각의 연구에서, 우리는 50000 가지의 다른 유형의 측정 (Veggies)을 측정하고 있습니다. 각 측정 결과는 log2로 기록됩니다 (동일한 연구에서 대조군의 평균에 의해 표준화 된 주어진 대상의 측정 결과이지만 측정의 성격은 그렇게 중요하지 않습니다).
작은 데이터 세트에서 치료의 효과 (test_article)를 비교하고 Dunnett 's로 후속 조치를 취하기 위해 각 채소에 대해 일원 분산 분석 (연구 당 하나)을 실행합니다. 큰 데이터에서는 두 가지 이유로 인해 여러 가지 이유로 다루기가 어려워지고 (여러 측정-FDR이 필수 요소가 됨) p- 값만보고하고 그래픽 단계를 우회 할 수없는 (즉, 방법을 모름) 많은 테스트를 위해).
'응답 스크리닝'은 약간 더 나은 대안으로 보이지만 테스트 기사 A가 B보다 나은지 여부에 관심이 없지만 test_article 중 하나가 다른 경우에만 참조 제어 그룹을 정의하는 옵션이 누락되었습니다. 제어.
마지막으로, 재현성을 위해 프로세스를 코딩하고 싶습니다.
데이터 세트의 장난감 예제를 첨부했습니다.
어떤 제안이라도 대단히 감사하겠습니다.
세바스티앙
