<div dir="ltr">Vinícius,<div><br></div><div>Testes estatísticos <i>podem</i> 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).</div><div><br></div><div>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. </div><div><br></div><div>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?</div><div><br></div><div>HTH</div><div>--</div><div>Cesar Rabak</div><div><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2018-01-17 18:03 GMT-02:00 Vinicius Reis via R-br <span dir="ltr"><<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div><div><div><div><div><div><div><div><div>Boa tarde,<br><br></div>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. <br></div>Minha área é Ciências Biológicas, especificamente Microbiologia. <br></div>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.<br></div>Em ambos os grupos, tenho 9 replicatas (3 experimentos independentes com 3 replicatas cada). <br></div>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.<br></div>Alguém pode orientar-me com este tipo de analise?<br></div>Abaixo, seguem algumas informcoes sobre o teste.<br><br></div>Agradeco imensamente qualquer ajuda.<br></div>P.S.; desculpe a falta de acentuação mas no momento estou no exterior e o teclado não possui tal função.<br><div><br>
Column A MEF-WT
vs.vs,
Column B MEF-PPR<sup>-/-</sup>
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
<br><br><br>
MEF-WT vs MEF-PPR<sup>-/-</sup>
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
<br><br><br clear="all"></div></div><div id="m_2063983562697358088DAB4FAD8-2DD7-40BB-A1B8-4E2AA1F9FDF2"><br> <table style="border-top:1px solid #d3d4de">
<tbody><tr>
<td style="width:55px;padding-top:18px"><a href="https://www.avast.com/sig-email?utm_medium=email&utm_source=link&utm_campaign=sig-email&utm_content=webmail" target="_blank"><img src="https://ipmcdn.avast.com/images/icons/icon-envelope-tick-round-orange-animated-no-repeat-v1.gif" alt="" width="46" height="29" style="width:46px;height:29px"></a></td>
<td style="width:470px;padding-top:17px;color:#41424e;font-size:13px;font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;line-height:18px">Virenfrei. <a href="https://www.avast.com/sig-email?utm_medium=email&utm_source=link&utm_campaign=sig-email&utm_content=webmail" style="color:#4453ea" target="_blank">www.avast.com</a> </td>
</tr>
</tbody></table>
<a href="#m_2063983562697358088_DAB4FAD8-2DD7-40BB-A1B8-4E2AA1F9FDF2" width="1" height="1"></a></div>
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