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18/12/10 15:11
p-value는 귀무가설이 참일 경우 대립가설이 나올 확률입니다. 일반적인 실험의 경우에, 귀무가설은 '두 집단 사이에 차이가 없다'로 놓고 대립가설은 '두 집단 사이에 차이가 있다'로 놓기 때문에 집단 간 관측값의 차이가 유의미할수록 p-value는 낮아지게 되죠.
18/12/10 16:21
헛 그렇군요 제가 이 상황에서 뭐가 귀무가설이고 뭐가 대립가설인지 개념이 안서서 헷갈렸는데 답변을 보니 이해가 갑니다! 감사합니다~
18/12/10 16:23
네 bonnferroni 랑 FDR=_=;;? 막 이런 애들도 같이 통계로 돌려서 보내주긴했는데 일단 제가 그나마 이해하는 t-test로 질문을 써 보았습니다...N이 3밖에 안되어서 유의성 보기 힘드네요 흑흑
18/12/10 16:32
저도 잘은 모르지만 n=6 정도일 것 같은데, 그 경우 정규 분포임을 가정하기 힘들고 비모수 검정을 해야 할것이며, 2 군간의 비모수 검정이면 Mann- Whitney test를 써야 할것으로 압니다.
그리고 n=3인데 0.05 근처 이리저리면 좀 더 모으시면 결과가 괜찮게 나올 것 같은데요?
18/12/10 18:22
(수정됨) 귀무가설과 대립가설에 대해서는 앞에서 댓글이 나온것 같고 저는 본페로니와 FDR에 대해서만 말씀드리면. 아마 유전자 하나의 발현만 본 것이 아니라 여러 유전자의 발현을 각각 보신 실험설계라고 생각됩니다 일반적으로 P value 0.05를 유의수준으로 보는데 알고계시겠지만 유전연구에서는 몇천 몇만개의 유전자 마커를 동시에 연구하는 일이 많습니다. 예를 들어 100개의 유전자 각각의 연관성을 분석하면 실제로는 차이가 없는 집단이지만 확률적으로 5개는 유의한 연관성이 나올 수 있습니다 이를 고려하기 위해 보수적으로는 본페로니 좀 유연하게는 FDR을 사용하는 것으로 알고 있습니다. 즉 이 부분은 통계후처리에 가깝습니다
18/12/11 05:26
아주 간단하게 말씀드리면, p value란 '두 그룹 간에 차이가 있다'라는 실험 결과가 우연히 나왔을 확률을 말합니다. 0.05라는 것은 5% 확률로 우연히 그런 결과를 얻을 수 있다, 다시 말해 95% 확률로 그 결과는 진짜 차이가 나서 그렇다는 뜻입니다.
유전적 & 환경적으로 동일한 (ex 실험용 생쥐) 모집단에 특정 약물을 처리하거나 saline 등을 처리하는 식으로 실험을 했다면 t-test를 쓸 수 있습니다. '똑같은' 놈들에게 단 한 종류의 처리만 다르게 한 실험이라는 것이 기본 가정이기 때문에, 정규성을 굳이 따질 이유가 없습니다. 아무리 쥐 실험이라도 n=3이라면 엄청나게 확실한 것이 아니고서는 통계적으로 유의미하기 어렵긴 하지만요. '똑같을 수 없는' 사람을 대상으로 실험을 했다면 윗분들 말씀처럼 비모수 검정을 하셔야 합니다. 저보다 더 잘 아시는 분들께서 좋은 설명을 해 주셨으니 이 부분은 생략합니다.
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