Vinícius, 

Você diz que aplicou log para transformar seus dados, antes de aplicar o teste. 
Ao fazer isso, você altera a escala dos seus dados, logo a interpretação deve considerar isso, ou você deve voltá-los para a escala original

Em 17 de janeiro de 2018 17:03, Vinicius Reis via R-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
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



Virenfrei. www.avast.com

_______________________________________________
R-br mailing list
R-br@listas.c3sl.ufpr.br
https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.



--


Rodrigo Oliveira