wanhongshen
今天，一位朋友跟我说过可以用多元方差分析，因为多元方差分析简单的绕开了球形检验，不需要考虑重复数据间是否独立，我觉得很有道理！
hexm26
楼主应该先交代一下样本情况。我一共看到30个测量值，是来自30株不同的材料，还是6株？为什么材料1中都是为精确到小数位1位的测量值，而材料2全是整数。
yangyanggao
应该是6株吧。
wanhongshen
你好！我每一种材料用了三个植株，每个植株不同的时间测了5次！
wanhongshen
[quote]引用第6楼hexm26于2008-11-25 14:23发表的“”:
楼主应该先交代一下样本情况。我一共看到30个测量值，是来自30株不同的材料，还是6株？为什么材料1中都是为精确到小数位1位的测量值，而材料2全是整数。[/quote]
省略了！
hexm26
[quote]引用第9楼wanhongshen于2008-11-26 22:30发表的“”:
省略了！[/quote]
省略是什么意思？小数点后的四舍五入成整数，还是直接拿掉了？
另外，6株材料在0小时的基因的表达强度是多少？没有基准点的比较就做分析是没有意义的，如果说整个材料1的植株在试验开始前就全部强于材料2的，那么后面诱导时间的表达强度就不具可比性了。举个例子，你要验证兴奋剂对跑100米的作用，你至少应该让吃了和没吃兴奋剂的选手站在同一起跑线，如果吃了兴奋剂的要比其他人前移了10米，他们先跑到，你说是兴奋剂还是前移的作用呢？
wdw7799
怎么没有基线阿，我建议用重复测量，但你最好测量基线值，这样可以你的分组的平衡情况，提高检验效率
wanhongshen
[quote]引用第10楼hexm26于2008-11-28 06:43发表的“”:
省略是什么意思？小数点后的四舍五入成整数，还是直接拿掉了？
.......[/quote]
谢谢！
好的，我觉得您说得很有道理。
但是，对于我这个材料，我得说明一下：材料1是拟南芥，材料2是发生突变的拟南芥，也就是说材料2在未发生突变之前跟材料1是完全一样的东西。所以可以肯定它们之间的变异完全是由于突变与非突变引起的。
举个例子，我们考察兴奋剂对100米赛跑有什么影响的时候，最理想的用来研究的对象就是选两个同卵双生的双胞胎，使其接受完全一样的训练，最终使其在100赛跑上有同样的成绩，而后再用兴奋剂对他们进行处理，才能准确得出兴奋剂到底会使成绩上升多少！不同的人即使有相同的成绩，但由于其个体基因型的差异，其对兴奋剂的响应肯定也是有差异的，因此不能直接比较，这时就必须用协方差分析，把基线补偿到同一位置。
而我这两个材料就是类似于同卵双生的双胞胎， 突变 与 不突变 就像当于 兴奋剂 ，如果没有 兴奋剂 ，则他们的表达强度是一样的。
同时，我的所要研究的那个基因的表达强度，在没有激素诱导的情况下是几乎没有表达的，也就是说在诱导0小时时，数值为0，所以我觉得没有必要写出0 时刻的表达强度。
wanhongshen
[quote]引用第11楼wdw7799于2008-11-28 10:31发表的“”:
怎么没有基线阿，我建议用重复测量，但你最好测量基线值，这样可以你的分组的平衡情况，提高检验效率[/quote]
谢谢 ！
hexm26
[quote]引用第12楼wanhongshen于2008-11-28 16:13发表的“”:
谢谢！
好的，我觉得您说得很有道理。
.......[/quote]
很好，有你对试验的这些解释就足够了。
如果我将数据修改如下，你觉得可以吗？：
诱导时间（h）
组别 编号 0 1 2 3 4 5
材料1 1 0 63 37 30 26 11
2 0 48 48 37 37 26
3 0 48 44 37 33 33
材料2 4 0 30 30 20 20 16
5 0 32 32 22 22 18
6 0 34 32 24 22 16
所有的取整都是四舍五入，同兴奋剂的例子一样，这么做的目的是为了“公平竞争”。如果同意的话，我们可以开始做分析了。
wanhongshen
[quote]引用第14楼hexm26于2008-11-30 11:04发表的“”:
很好，有你对试验的这些解释就足够了。
如果我将数据修改如下，你觉得可以吗？：
诱导时间（h）
.......[/quote]
您好！
0时刻是指诱导0小时，相当于不诱导，不能把它作为诱导的产量。本数据分析的处理是突变与不突变，不是考查激素对植株的诱导能力。我个人认为，如果要研究激素对这两类植株的诱导的效应大小，必须要考虑0时刻的本底表达量也就是基线。而本研究是与此不同的，可以不考虑，而同时由于本基因只有在激素的诱导下才能表达，所以分析数据的前提是必须先保证它得到了充分的诱导，得到充分的表达，诱导只是一个手段（一般1到2小时），而不同的是我却多测了几个延长诱导时间的数据。
还是举兴奋剂的例子，我们必须要让两个同卵双胞胎在竭尽全力的情况下跑100米，使其能力得到全部的发挥，这样才能达到考查兴奋剂对100米赛跑的作用。如果他们两个没有尽全力，或者缓慢的跑。那就不能达到研究的目的。
谢谢！
hexm26
试验目的：研究普通拟南芥和发生突变的拟南芥在某个激素的诱导下的是否有差异，数据表现为基因表达强度是否有统计上的显著差异（P值小于0.05）。
试验设计：6株拟南芥，其中3株为普通拟南芥，而另外3株为发生突变的拟南芥。每株拟南芥的基因表达强度分别在某个激素的诱导下后的1，2，3，4和5个小时以后记录。试验假定，如果没有某个激素的诱导，发生突变的拟南芥在发生突变之前和普通拟南芥的基因表达强度是没有统计上的显著差异。
试验数据：所有数据都以四舍五入后的整数表达。没有数据遗失情况。
统计分析：统计分析采用混合型效果模型（Mixed-effect Model），其中突变因素，时间，以及突变因素与时间的交互作用为固定效果变量，截距项和时间为随机效果变量，以每株拟南芥为单位采用非结构化的协方差结构（Unstructured Covariance Structure）。如果突变因素与时间的交互作用表现为统计上的不显著，则从固定效果变量中去除。
统计结论：普通拟南芥和发生突变的拟南芥在某个激素的诱导下存在统计上的显著差异（P值小于0.05）。
附录：SAS程序和部分输出：
data COS;
input trt h1-h5;
array _str {5} h1-h5;
id = _n_;
do hour = 1 to 5;
str = _str{hour};
output;
end;
keep trt id hour str;
datalines;
1 63 37 30 26 11
1 48 48 37 37 26
1 48 44 37 33 33
2 30 30 20 20 16
2 32 32 22 22 18
2 34 32 24 22 16
;;;;
proc mixed data=cos;
class trt id;
model str = trt hour trt*hour;
random int hour / subject=id type=un;
run;
proc mixed data=cos;
class trt id;
model str = trt hour;
random int hour / subject=id type=un;
run;
Type 3 Tests of Fixed Effects
Num Den
Effect DF DF F Value Pr > F
trt 1 18 231.84 <.0001
hour 1 5 20.75 0.0061
wanhongshen
[quote]引用第16楼hexm26于2008-12-03 10:02发表的“”:
试验目的：研究普通拟南芥和发生突变的拟南芥在某个激素的诱导下的是否有差异，数据表现为基因表达强度是否有统计上的显著差异（P值小于0.05）。
试验设计：6株拟南芥，其中3株为普通拟南芥，而另外3株为发生突变的拟南芥。每株拟南芥的基因表达强度分别在某个激素的诱导下后的1，2，3，4和5个小时以后记录。试验假定，如果没有某个激素的诱导，发生突变的拟南芥在发生突变之前和普通拟南芥的基因表达强度是没有统计上的显著差异。
试验数据：所有数据都以四舍五入后的整数表达。没有数据遗失情况。
.......[/quote]
thanks very much
