Liebes Forum,
jetzt bin ich zur Abwechslung selbst ein 1-Post-Benutzer, der sofort eine Frage stellt, vielleicht kann mir ja trotzdem geholfen werden, die SuFu habe ich schon bemüht, bin aber nicht wirklich fündig geworden!
Im Rahmen meiner Doktorarbeit habe ich mich mit Life-Science (Zellkultur) beschäftigt und werde im Folgenden das Versuchsdesign umreißen und hoffe, nicht zu viel, oder zu wenig Infos zu geben
.Hauptfragestellung der Untersuchungen war eine mögliche Medikamenteninteraktion bei Gesunden und Erkrankten mit zeitlicher Auflösung (Determinierte Messzeitpunkte, -> 0=vor Behandlung, 1,2,3=nach je festegelegtem Zeitabstand (10,20 und 30 Tage).
Die gemessenen Werte sind im Verhältnisskalenniveau, es gibt einen determinierten Nullpunkt und alle Werte sind proportional (Zahlengrößen von 0,000 bis zu 5,000, das "Komma" ist ein Komma und soll nur sagen, dass die Werte bis auf die 3. Nachkommastelle teils wichtig sind -> es wurden verschiedene Gene untersucht, die mal stärker und mal weniger stark exprimiert sind. Das Messverfahren ist allerdings sensitiv und spezifisch genug).
Insgesamt sind je 10 Materialien mit Erkrankung [E] und je 10 Materialien ohne Erkrankung [G] in der Versuchsgruppe (=20 Individuen). Diese Individuen (20) existieren einmal als behandelt [tr] und einmal als unbehandelt [ctrl] (exakte Klone), sodass sich das Messquartett
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| [E]rkrankt*ctrl <> [E]rkrankt*tr |
-------------------------------------
| [G]esund*ctrl <> [G]esund*tr |
Meine Fragen:
Jetzt ergibt sich für mich erstmal die Frage nach der Normalverteilung bzw. Parametrie. Für EINZELNE Zeitpunkte könnte man t-Tests verwenden. Beim Vergleich zwischen behandelt und nicht behandelt einen verbundenen T-Test, bei der Frage von Gruppenunterschieden zwischen erkrankt und nicht erkrankt einen nicht-verbundenen. Müssen hierfür die Werte EINES Zeitpunkts (=40) normalverteilt sein? Oder ist das nicht erforderlich und nur die Werte der Subgruppen von von z.B. G*ctrl+E*ctrl =20 Messwerte, sowie G*tr + E*tr = 20 müssen normalverteilt sein? Wegen exakt der gleichen Individuen (es gibt ja quasi 2 identische Klone, einmal behandelt und einmal unbehandelt) finde ich die Frage schwierig, vielleicht denke ich das auch einfach zu kompliziert.
Last but not least noch eine Frage wegen der zeitlichen Dissemination. Gehen wir mal davon aus, dass einige Zeitpunkte parametrisch verteilt sind, einige allerdings nicht-parametrisch, dann stellt sich die Frage nach der nettesten Darstellbarkeit der Daten (R, Mathlab, Graphpad Prism und SPSS zur Verfügung) und einer Auswertung, die alle Zeitpunkte mit in Beziehung setzt, mir aber möglichst Unterschiede zwischen den Gruppen ausgibt. ANOVA wurde gerechnet, gibt es noch etwas "netteres" für diesen Fall? Auch eine GEE-Regression wurde durchgeführt (wobei ich mir sehr unsicher bin, ob ich die Regression verwenden darf!). Vom Kurvenverlauf sieht es übrigens nicht wie linearer, exponentieller oder binomischer Verlauf aus, eher unwillkürlich und vor allem inter-individuell (mal wird auch ein Plateau erreicht, mal eine Glockenkurve, mal umgedrehte Glocke ...)
Ende
So hoffe das war so kurz wie möglich, aber so aussagekräftig wie möglich
Vielen lieben Dank für Antworten (wenn denn welche kommen)! 
