STATISTIK-FORUM.de

[Mile]

Hallo liebe Leute,

bei mir geht es um Versuche mit Zellkulturen und der Analyse der Ergebnisse, ob Proteine vermindert vorhanden sind. Am besten erläutere ich einmal den Versuchsaufbau:
1. Am ersten Tag werden aus 1 Zellkulturschalen, 2 Schalen geteilt.
2. Dann wird Schale 1 fünf Tage in Ruhe gelassen, Schale 2 bekommt für 5d ein Medikament.
3. Nach 5 Tagen werden die Zellen aufgelöst und die Konzentration eines Proteins bestimmt.
4. Die Konzentration von Schale 1 des Proteins wird auf 1 gesetzt und die von Schale 2 im Verhältnis dazu dargestellt
z.B. Schale 1: 1
Schale 2: 0,16
5. Der Versuch wird 3x durchgeführt somit erhalte ich die Werte:
Schale 1 (Versuch 1): 1
Schale 2 (Versuch 1): 0,16
Schale 1 (Versuch 2): 1
Schale 2 (Versuch 2): 0,41
Schale 1 (Versuch 3): 1
Schale 2 (Versuch 3): 0,25

So meine Frage: Darf ich hier einen gepaarten T-Test durchführen, weil es sich eigentlich um die gleichen Zellen am Anfang handelt oder muss es ein ungepaarter sein, weil es quasi eine Kontrollgruppe und eine Interventionsgruppe gibt?

[strukturmarionette]

Hi,

- weder noch
- N? n?
- Maßeinheiten

Gruß
S.

[Mile]

Hey Strukturmarionette!
Danke für die schnelle Rückmeldung. Meine Betreuerin wolle nämlich einen gepaarten T-Test. Da bin ich mir allerdings nicht sicher. Und was würdest du stattdessen vorschlagen? Maßeinheiten sind nicht vorhanden, da es mir hier nicht um die Konzentration geht, sondern nur um die Änderung. und n=3 also 3 Wiederholungen und bei der Anzahl der Zellen handelt es sich zu Beginn bei Teilung um 150.000/cm^2.

[bele]

Hallo Mile,

die Einsen in Schale 1 sind ja eigentlich keine Messwerte, sondern Setzungen von Dir. Bleiben die Werte in Schale 2. Mit nur drei Werten wird die Aussagekraft begrenzt bleiben. Nachweisen willst Du wahrscheinlich, dass die Werte alle kleiner als 1 sind.

Ein Einstichproben-Vorzeichen-Rangtest ist dafür grundsätzlich geeignet, leidet aber an der kleinen Zahl der Beobachtungen:

Code: Alles auswählen

> wilcox.test(c(.16, .41, .25), mu = 1, exact = TRUE)

   Wilcoxon signed rank exact test

data:  c(0.16, 0.41, 0.25)
V = 0, p-value = 0.25
alternative hypothesis: true location is not equal to 1

Mehr als ist nicht herauszuholen wenn die Information nur darin besteht, dass drei von drei Werten unter eins lagen. Wenn man mehr Informationen hätte, beispielsweise wie solche Werte verteilt sind, dann ließe sich dieses Mehr an Information wohl irgendwie verwursten. Ein Einstichproben-t-Test mit der Annahme, dass die Verhältnisse von Exponentialkurvenpunkten normalverteilt seien ergbit zwar das von Dir gewünschte kleine p:

Code: Alles auswählen

> t.test(c(.16, .41, .25), mu = 1)

   One Sample t-test

data:  c(0.16, 0.41, 0.25)
t = -9.9399, df = 2, p-value = 0.00997
alternative hypothesis: true mean is not equal to 1
95 percent confidence interval:
-0.04121514  0.58788180
sample estimates:
mean of x
0.2733333

aber bei ist das halt total abhängig von dieser Normalverteilungsannahme, die hier ziemlich aus der Luft gegriffen erscheint (man beachte z. B. das in den negativen Bereich hineinreichende 95%-Konfidenzintervall, das der Sache gar nicht gerecht wird). Weiß man denn sonst irgendwas über diese Art von Werten, die Du da erhoben hast?

LG,
Bernhard