[R-br] Duvidas acerca de teste estatistico.

[Vinicius Reis]

Boa tarde,

desculpe a demora em responder.
@Cesar Rabak: a transformacao foi feita em logaritmos neperianos (base
10). Fui aconselhado a utilizar o teste de Mann-Whitnney pois minhas
amostras tem distribuicao normal.
Acho isso estranho! O motivo de se transformar para log é justamente esse:
trazer as amostras para uma distribuicao normal.
O que voce me aconselharia: t-test???
Quero apenas comparar dois grupos, independentes e nao pareados.

Obrigado



Em 18 de janeiro de 2018 00:00, Cesar Rabak <cesar.rabak em gmail.com>
escreveu:

> Vinícius,
>
> Testes estatísticos *podem* ter resultados significantes estatisticamente
> e as diferenças serem clinicamente ou na forma a avaliar no domínio do
> problema sem significância prática.  Uma forma disso acontecer é a amostra
> ser suficientemente grande para que uma diferença muito diminuta gere as
> estatísticas dos testes com "significância" (a.k.a. valor-p menor que o
> limiar para definir a significância).
>
> Como já comentado, ao aplicar uma transformação por logaritmos você
> transformou o teste para um teste de relações na escala original. Não está
> claro para mim se a transformação foi feita usando logaritmos de Briggs ou
> Neperianos por isso, não dá para dizer o quê 0,5 de diferença significa em
> termos de relação entre um grupo e outro.
>
> Uma outra coisa que me parece curiosa é o seguinte: por que depois do
> trabalho para transformar os dados, ainda assim você optou por um teste com
> menos poder que um paramétrico?
>
> HTH
> --
> Cesar Rabak
>
>
> 2018-01-17 18:03 GMT-02:00 Vinicius Reis via R-br <
> r-br em listas.c3sl.ufpr.br>:
>
>> Boa tarde,
>>
>> Encontrei esta lista de discussões em um website sobre estatística, o que
>> na verdade estava procurando informacoes sobre problemas que venho tenho
>> com testes estatísticos.
>> Minha área é Ciências Biológicas, especificamente Microbiologia.
>> Trabalho com um modelo in vitro de células que são deficientes para um
>> determinado gene e para realizar meus ensaios uso o respectivo tipo
>> selvagem. Ou seja, tenho duas linhagens celulares uma wild-type e uma
>> knockout. Assim sendo, o meu trabalho consiste em analisar se a delecao do
>> dado gene altera a infeccao bacteriana. Nesse caso, fiz o delineamento
>> experimental e pretendo analisar diferentes aspectos da infeccao bacteriana
>> como por exemplo adesão, internalizacao e replicacao. Para fins de analise
>> estatística, os experimentos foram realizados em triplicata e tres
>> experimentos independente. Ao final da coleta de dados, essas amostras
>> foram quantificadas e transformadas em log e assim,  apliquei o teste de
>> Mann-Whitney para detectar diferenças entre os grupos. Grosseiramente, em
>> alguns experimentos tenho uma diferença de aproximadamente 0.5 log do grupo
>> wild-type para o grupo knockout. Isso significa que a presença de tal gene
>> influencia a infeccao bacteriana. Entretanto, essa diferença parece ser tao
>> pequena (pra nao dizer miserável) que fica até difícil fazer alguma
>> inferência se essa diferença reflete relevância biológica. Entretanto, o
>> teste de Mann-Whitney demonstrou que essa diferenca é extremamente
>> significante (p=0.0001) ou seja o teste estatístico mostra uma extrema
>> significância.
>> Em ambos os grupos, tenho 9 replicatas (3 experimentos independentes com
>> 3 replicatas cada).
>> Gostaria muito de obter sugestões sobre como proceder nesse caso dos
>> testes estatísticos pois da forma como é mostrado, parece bastante
>> estranho: um gráfico mostrando absolutamente pouca ou nenhuma diferença e
>> um teste estatístico mostrando extrema significância.
>> Alguém pode orientar-me com este tipo de analise?
>> Abaixo, seguem algumas informcoes sobre o teste.
>>
>> Agradeco imensamente qualquer ajuda.
>> P.S.; desculpe a falta de acentuação mas no momento estou no exterior e o
>> teclado não possui tal função.
>>
>> Column A MEF-WT vs.vs, Column B MEF-PPR-/- Mann Whitney test P value
>> 0,0008 Exact or approximate P value? Exact P value summary*** Significantly
>> different? (P < 0.05)Yes One- or two-tailed P value? Two-tailed Sum of
>> ranks in column A,B121,0 , 50,00 Mann-Whitney U 5,000 Difference between
>> medians Median of column A 6,176 Median of column B 5,964 Difference:
>> Actual 0,2125 Difference: Hodges-Lehmann0,2266 96.01% CI of
>> difference0,1040 to 0,3490 Exact or approximate CI? Exact
>>
>>
>> MEF-WT vs MEF-PPR-/- Number of values9 9; Minimum 5,964 5,737; 25%
>> Percentile 6,090 5,835; Median 6,176 5,964; 75% Percentile 6,246 6,035;
>> Maximum 6,313 6,086; Mean 6,158 5,933 Std. Deviation 0,1092 0,1169; Std.
>> Error of Mean 0,03639 0,03898; Lower 95% CI 6,074 5,843; Upper 95% CI 6,242
>> 6,023; Mean ranks13,44 5,556
>>
>>
>>
>>
>> <https://www.avast.com/sig-email?utm_medium=email&utm_source=link&utm_campaign=sig-email&utm_content=webmail> Virenfrei.
>> www.avast.com
>> <https://www.avast.com/sig-email?utm_medium=email&utm_source=link&utm_campaign=sig-email&utm_content=webmail>
>> <#m_2988785276934415247_m_2063983562697358088_DAB4FAD8-2DD7-40BB-A1B8-4E2AA1F9FDF2>
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