STATISTIK-FORUM.de

[pemi79]

Hallo Forenmitglieder,

ich hoffe euch fällt ein Statistisches Verfahren zu meinem Problem ein:
Ich betrachte 2 verschiedene Variablen, die lediglich durch ihre "räumliche" Position miteinander Verbunden sind, sonst nichts. Ich habe deswegen schon nach Methoden aus der Geostatistik gesucht, ich möchte aber nicht etwa meine Stichproben interpolieren, sondern vielmehr ein Maß finden, wie gut diese zwei Variablen an den individuellen Punkten übereinstimmen bzw. nicht übereinstimmen um dann daraus Rückschlüsse auf den Zusammenhang der Daten zu ziehen.
Ich hoffe dafür gibt es einen standardisierten Test, sonst muss ich mir selbst was basteln. Ich möchte am Ende wissen, ob das Auftreten einer bestimmten Häufigkeit (in diesem Fall Mutationen eines Gens) mit einem statistischen Wert (aus einer anderen Berechnung) an einer gegebenen Stelle nur Zufällig ist uns sich an anderen Positionen ganz anders verhält oder ob es da eine signifikant gleichzeitig auftretender Zusammenhang existiert.

Ich hoffe ihr könnt was mit meinen Ausführungen anfangen,
Viele Grüße,
pemi79

[bele]

Hallo,

vielleicht schilderst Du mal, welche Art von Daten Du hast. Liegen von 1000 Stellen jeweils Häufigkeit und anderer Wert vor oder gibt es solche Daten noch von mehreren Zelllinien oder welche Art von Daten hast Du und was willst Du darüber wissen? Wenn Du einfach nur von verschiednene Paaren von Häufigkeit und anderem Wert wissen willst, ob die sich gleichsinnig verhalten und wir nur über einen DNA-Strang reden (und nicht über verschiedene Zelllinien), dann schau Dir mal die Korrelationsrechnung (Pearson für lineare Zusammenhänge, Pearson für stetige Zusammenhänge) an.

Gruß,
Bernahrd

[pemi79]

Hallo Bernhard!

Ja, im Grunde ist es so wie Du es beschreibst, nur handelt es sich nicht nur um eine DNA-Sequenz, sondern um ein Alignment verschiedener Arten. Hier haben Positionen (~Spalten) verschiedene Häufigkeiten, die ich in relation zueinander setzen möchte. Ich möchte also so etwas wie den Korrelationskoeffizienten zwischen diesen Eigenschaften und diesem anderen Wert. Diese KKs möchte ich dann miteinander Vergleichen um sagen zu können: Wenn wir ein hohes A beobachten, finden wir auch ein hohes B. Ich fürchte nun dass es eine Art von Sättigung gibt, bei dem es wie bei der Enzymkinetik ein spezifisches Optimum gibt. Die Frage wäre dann: Welches A würde zu einem hohen B führen?
Der Zusammenhang ist also nicht linear, auch nicht stetig.

Gruß, Michael

[bele]

Hallo Michael,

da ich weder weiß was ein Alignment ist, noch was Du mit Art meinst, noch ob Positionen Spalten sind oder Du sie in Spalten abgelegt hast noch was eine KK ist hilft mir die Beschreibung nicht. Dass Du eine Art von Sättigung annimmst spricht IMHO gegen eine Pearson-Korrelation und für eine Spearman-Korrelation im ersten Schritt. Im zweiten Schritt solltest Du Dir ein Streudiagramm zeichnen und schauen, ob Du erkennen kannst, ab wann die Sättigung einsetzt und kannst versuchen, eine zweite Korrelationsrechnung nur mit den Werten außerhalb der Sättigung zu rechnen. Eventuell bietet sich im Streudiagramm auch eine Logarithmierung eines Parameters an.

Gruß,
Bernhard