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[Lile91]

Guten Tag,

ich schreibe aktuell meine Abschlussarbeit und benötige Hilfe:

Ich habe einen Versuch im Labor gemacht, wobei ich die Aktivität eines Enzyms gemessen habe zusammen mit 9 verschiedenen Substraten. Zu jedem Substrat habe ich nun drei Messungen mit der Aktivität, wobei vor allem die dritte immer einen extrem höheren Wert hat (wahrscheinlich Fehler einer vorherigen Berechnung).

Ich habe über Excel zwischen Datenreihe 1&2, Datenreihe 2 &3 und Datenreihe 1&3 nun die Pearson Korrelation berechnen lassen und auch ein Diagramm erstellt. Nur leider bezieht sich das ja immer nur auf zwei der drei Datenreihen. Die Pearson Korrelation ergaben eine positive Linearität immer so um die 0,9 für die drei Vergleiche.

Könnt ihr mir sagen, wie ich das am besten mit allen Datenreihen beweisen könnte oder ob ich es so lassen muss/sollte/kann?

Viele Grüße und vielen Dank im voraus,

Lile91

[strukturmarionette]

Hi,

Versuch im Labor gemacht, wobei ich die Aktivität eines Enzyms gemessen habe zusammen mit 9 verschiedenen Substraten. Zu jedem Substrat habe ich nun drei Messungen mit der Aktivität

- Aktivität eines Enzyms WIE gemessen?
- Nur eine Messung je Substrat und /oder eines Enzyms je Messzeitpunkt?
- Was soll denn konkret gezeigt werden?

Gruß
S.

[Lile91]

Hallo strukturmarionette,

also es wurde ein Enzymassay gemacht. Für Wiederholung 1 und 2 wurde das Enzym aus Aufreinigung 1 benutzt, für die dritte Wiederholung das Enzym aus Aufreinigung 2. Nun wurde immer mit diesem Enzym die Aktivität zusammen mit 9 verschiedenen Substraten getestet. Wenn der Enzym-Substrat-Komplex zusammen aktiv war, entstand durch den Assay eine Färbung auf einer Membran. Diese Färbung wurde mit einem Programm und anhand eines Standards gemessen. Dabei war die Höhe der Aktivität sehr unterschiedlich zwischen Wiederholung 1/2 und 3. Natürlich beeinflusst die zuvor bestimmte Enzymkonzentration der Probe den errechneten Aktivitätswert sehr (wenn doch in Assay 3 mehr Enzym drin war als angenommen, steigt die gemessene Aktivität natürlich auch). Der Unterschied zwischen Assay 1 und 2 könnte auch auf Grund von Pipettierfehlern entstanden sein oder eine Abnahme der Enzymfähigkeit durch zum Beispiel längeres Lagern.

Ich füge mal die Werte ein! Da es nicht sehr einfach war, das Enzym aufzureinigen sind Fehler nicht auszuschließen. Ich möchte in meiner Abschlussarbeit nun erklären, worin die mehr oder weniger enormen Unterschiede der Aktivitäten begründet sind und erklären, dass die Tendenzen aber gleich sind bei den drei Wiederholungen. Ich fände es gut, wenn ich dies statistisch/grafisch untermauern könnte und nicht nur per Auge und mit einem "normalen" Diagramm (eine Standardabweichung mit den Werten ist ja nicht wirklich hilfreich in diesem Fall). (S = Substrat; W = Wiederholung). Ich habe einfach mal mit der Pearson-Korrelation zwischen zwei Wiederholungen herumgespielt, allerdings kann man das ja wahrscheinlich so einfach nicht auf so einen Versuch beziehen!

Irgendwelche Ideen?

W1/W2/W3
S1 2,28/1,19/4,75
S2 3,80/1,56/ 8,30
S3 4,80/3,12/13,44
S4 7,08/ 5,54/25,36
S5 8,78/3,67/37,03
S6 9,02 4,84/26,39
S7 12,69/6,37/28,70
S8 13,95/12,58/46,18
S9 15,74/9,95/51,57

Vielen Dank für die Rückfrage!!!

Viele Grüße,
Lile91.

[Lile91]

Ich kriege die Datentabelle gerade nicht besser hin, ich hoffe es geht so irgendwie die drei Werte der Wiederholungen habe ich auf zwei Nachkommastellen für hier zur Übersichtlichkeit gekürzt und durch / getrennt. Sorry für die schlimme Darstellung!

[Lile91]

Hallo Heinz,

danke für die Antwort. Das klingt tatsächlich ganz gut. Wenn ich das dann richtig verstehe muss ich mir überlegen, ob ich Wiederholungen 2 und 3 unabhängig von der abhängigen Wiederholung 1 in Verbindung bringe oder eben nur Wiederholung 3 als unabhängige in Verbindung bringe mit den Wiederholungen 1 und 2? So klingt es für mich recht plausibel und passend.

Gibt es dafür auch eine passende Formel bei Excel oder wie kann ich diese Berechnung am besten anstellen? Und gibt es dafür ein empfohlenes Diagramm für die Darstellung?

Viele Grüße,
Lile91

[bele]

Hallo Lile91,

sorry, ich verstehe weder die Schilderung, noch die zu klärende Fragestellung. Zum Beispiel verstehe ich bei folgendem Satz nicht, ob die Enzymaktivität bei W1 und W2 nun gleich oder unterschiedlich voneinander sind:

Dabei war die Höhe der Aktivität sehr unterschiedlich zwischen Wiederholung 1/2 und 3

Das ist alles irgendwie verwirrend zu lesen (das fängt schon dabei an, die erste Messung als Wiederholung zu bezeichnen) und es wird vor allem überhaupt nicht klar, was Deine Forschungsfragestellung ist. Anfangs sollten drei Messreihen in linearem Zusammenhang miteinander stehen, jetzt sollen "Tendenzen gleich sein", (was auch immer das heißt, es ist keine Formulierung für lineare Zusammenhänge) und Du fragst ernsthaft nach einem Diagrammtyp der anders ist als ein "normales" Diagramm. Die Anführungszeichen hast Du wohl gesetzt, weil Dir auch klar ist, dass das keine spezifische Bezeichnung für irgendeinen Diagrammtyp ist. Solange nicht klar ist, welche Art von Aussage Du treffen möchtest, kann Dir auch keiner einen Diagrammtyp empfehlen.
Klar ist einzig, dass Excel für solche Fragen kein Werkzeug sondern ein zu überwindendes Hindernis ist.

Um mal einen Schuss ins Blaue zu wagen: Ich schlage Dir folgendes Diagramm vor: Lade Dir von http://www.r-project.org das Statistikprogramm R kostenlos und frei herunter und installiere das. Dann starten und in das sich öffnende Fenster copy&pastest Du dann das folgende hinein:

Code: Alles auswählen

d <- read.table(dec=",", sep="/", header=TRUE, row.names = 1,
                text="W1/W2/W3
    S1/ 2,28/1,19/4,75
    S2/ 3,80/1,56/ 8,30
    S3/ 4,80/3,12/13,44
    S4/ 7,08/ 5,54/25,36
    S5/ 8,78/3,67/37,03
    S6/ 9,02/ 4,84/26,39
    S7/ 12,69/6,37/28,70
    S8/ 13,95/12,58/46,18
    S9/ 15,74/9,95/51,57")

plot(d$W1, pch="1", xlab="Substrat", ylab="Messwert", ylim=c(0,50),
     col="darkred", type="b")
lines(d$W2, pch="2", type="b", col="darkblue")
points(d$W3, pch="3", type="b", col="darkgreen")


In diesem Diagramm erkennt man sofort, dass höhere Substratnummern zu höheren Messwerten führen, dass Messreihe 1 linear ansteigt und Messreihe 2 fast linear und dass Messreihe 3 stellenweise etwas aus der Reihe tanzt.

Und weil wir die Daten jetzt in einem richtigen Statistikprogramm haben, können wir auch mit wenig Aufwand viel analysieren. Wie linear sind die Daten? Eine lineare Regression kann uns helfen:

Code: Alles auswählen

summary(lm(d$W1~I(1:9)))
summary(lm(d$W2~I(1:9)))
summary(lm(d$W3~I(1:9)))


Die Regressionsgerade erklärt zum ersten Messzeitpunkt 98,4% der Varianz. Also linear. Im zweiten Fall erklärt die optimale Gerade 79,9% der Varianz. Nicht schlecht. Im dritten Messzeitpunkt 87,5% der Varianz: Durch den augenscheinlich steileren Anstieg dieser Geraden gibt es einfach auch mehr Varianz zu erklären. Die Messreihe W1 steigt mit 1,7 Einheiten pro Substrat, die W3 immerhin mit 5,5 Einheiten pro Substrat.

Ob da irgendwas durch Pipettierfehler zu erklären ist, kann Dir von uns keiner sagen.

LG,
Bernhard