puregrid
通过免疫组化已经得到同一组织的两种蛋白的表达水平，都已经用-/-+/+/++表示出来了，现在需要分析说明在这个组织中，这两种蛋白表达水平之间是否存在相关性（可以是简单的分析出具有相关性，或进一步分析出是相关程度等）；其它的相关研究已经表明，这两个蛋白的表达量之间应该是有关联的，基本是其中一个的表达水平升高，会导致另一个也升高。
主要的原始计数数据在下面，行和列各是一种蛋白的表达水平级别：
- -+ + ++
- 0 1 1 1
-+ 4 1 7 2
+ 3 1 7 3
++ 1 1 4 3
从数据表面上看，好象相关性不是很明显。
不知道我都可以从哪个方面来进行分析，以说明这个表达水平之间确实存在相关性；
因为统计课学得太糊涂了，现在用上了，着急了。请高手先指点一下，或者帮忙算算一下也行。
多谢。
TTG
试试 kappa。
pigeonj
我也是遇到类似的问题，
楼上的老兄说用kappa，可是我看了kappa的介绍，好像是对同一组资料重复性好坏的评价，用在两个因子一致性的评价是不是可以呢？
netcow
根据资料整理的形式看应当是属于双向有序资料，但样本含量有些偏小。可以做线性趋势检验，对各等级打分，一共是四个等级，可以计为1、2，3、4，计算各行列的总分，然后按照X2检验的思路，进行检验。也可以整理成单独计量的两个变量的秩形式，用spearmen秩相关检验看有无 相关性。
TTG
[quote]引用第2楼pigeonj于2007-11-20 21:50发表的“”:
我也是遇到类似的问题，
楼上的老兄说用kappa，可是我看了kappa的介绍，好像是对同一组资料重复性好坏的评价，用在两个因子一致性的评价是不是可以呢？[/quote]
对于双向有序属性相同 的R*C表资料，用Kappa可以作一致性的检验。比如两 种检测方法测定结果的一致性。应该可以用吧，当然我也不是非常确定。
TTG
主要这是一个计数资料，要是计量资料的话，用perason相关，或者spearman相关就方便多了。
friend
做Gamma系数吧，测量两个等级变量之间的关联程度。
losttemple
kappa可以，对于有序的加权kappa更优
