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[struwwelpeter]

Hallo liebe Community,

ich habe für meine Dr. Arbeit u.a. einen riesigen Datensatz erhoben über dendritische Dornen.
Nur kurz, damit all jene, die mir vielleicht bei der Beantwortung meiner Frage helfen können, auch verstehen, was ich da ausgewertet habe:
Nervenzellen haben Ausläufer (Dendriten), diese sind gespickt mit tausenden von kleinen Dornen (der eigentliche Ort der Informationsübertragung).
Diese Dornen können sehr unterschiedlich sein, die populärsten unter ihnen haben die Form eines Pilzes. Ich habe diese Dornen dreifach ausgemessen: ihre Länge, den Durchmesser des Kopfes und des Halses.
Dabei habe ich zwei unterschiedliche Genotypen verglichen: sogenannte Wildtyp-Mäuse (ganz normale Mäuse) und Knock-out Mäuse. Und dies für 3 unterschiedliche Gehirnregionen.
Im Anschluss habe ich die Dornen mathematisch vier unterschiedlichen Gruppen zugeordnet, je nachdem wie ihre Messungen ausfielen.
Dabei habe ich pro Genotyp je 6 Mäuse (36 Zellen, je nach Hirnregion pro Genotyp von 2000 bis zu 6000 Dornen) ausgewertet. Also für die Grundlagenforschung ein riesiger Datensatz.
Mich interessiert, ob die Verteilung der Dornen zu den vier Kategorien (pilzförmig, becherförmig, dünn und dick) in den beiden Genotypen unterschiedlich ist.
Dazu habe ich zunächst den Prozentsatz der z.B. pilzförmigen Dornen pro Zelle berechnet.
Und jetzt kommt meine eigentlich Frage: darf ich den Prozentsatz der jeweiligen Gruppe der Wildtyp-Mäuse mit der der KO-Mäuse in einem two-tailed-t-test unter der Annahme unterschiedlicher Varianzen auf signifikante Unterschiede testen?
Und das für jede Gruppe einzeln?
So hab ich das nämlich gemacht, hab auch schöne Ergebnisse erzielt, jetzt plagt mich der Zweifel, ob es tatsächlich so valide ist... (der n-Wert ist pro Gruppe 36, ich hab auf Zellen-Niveau gerechnet).

An alle, die meine Beschreibung gelesen haben und mitgekommen sind: vielen Dank!
Und ein noch größeren Dank an jene, die mir mit einer Antwort helfen können!

[strukturmarionette]

Hi,

Und jetzt kommt meine eigentlich Frage: darf ich den Prozentsatz der jeweiligen Gruppe der Wildtyp-Mäuse mit der der KO-Mäuse in einem two-tailed-t-test unter der Annahme unterschiedlicher Varianzen auf signifikante Unterschiede testen?

- Nee. Eine der Anwend-Vorauss ist Varianzhomogenität.

Gruß
S.

[struwwelpeter]

Hm, jetzt hab ich mir so viel Mühe gegeben, alles genau zu erklären und hab dann doch einen Fehler gemacht.
Ich bin von gleichen Varianzen ausgegangen, aber der test heißt in excel: two-sample t-test assuming unequal variances.
Sie waren dann auch ziemlich gleich...

Aber meine eigentliche Frage ist ja, ob ich die Gruppen einzeln mittels T-test vergleichen kann/darf oder ob ich damit einen generellen statistischen Fehler begehe?
Also jetzt mal den Testnamen weggedacht- die Varianzen sind relativ gleich.
Wenn ich einen normalen T-test gemacht hätte, ohne das assuming...


Danke!

(Ich hab grad nachgeschaut, er entspricht dem Welch-Test. Keine Ahnung, warum Excel das so nennen muss. Sorry für die Verwirrung)

[strukturmarionette]

Hi,

Mich interessiert, ob die Verteilung der Dornen zu den vier Kategorien (pilzförmig, becherförmig, dünn und dick) in den beiden Genotypen unterschiedlich ist.

- warum machst Du denn aus den schönen Messungen (intervallskalierte Längen und Durchmessermessungen von Synapsen o.ä.) kategoriale Variablen?
- Kategorialen Variablen als AV geht beim T-Test nicht.
- Behalte doch die Rohdaten bei (ohne irgendwelche Prozentuierungen von Kategorien); dann stellte sich Deine Frage erst gar nicht.

Gruß
S.

[struwwelpeter]

Kategorial geht nicht? Hm, das wusste ich nicht. Warum eigentlich? Weil die nicht normal verteilt sein können oder was ist der Grund?

Ja, nee, das geht nicht. Es müssen Kategorien sein. Sonst ist das alles nicht anschaulich und kann mit dem Rest der Welt nicht verglichen werden...
Ich weiß, es geht ein Haufen Info verloren. Aber ich muss mich ja auf etwas beziehen können. Und leider wurde das bisher immer in Kategorien ausgewertet und nie in Rohdaten. Die Rohdaten haben mir nur eine maximalst objektive mathematische Zuteilung ermöglicht. Außerdem wüsste ich gar nicht wie ich das alles in einem Diagramm zeigen sollte... (21.000 Messungen).

Welcher Test hierfür ist denn dann empfehlenswert?

Vielen Dank!


Nachtrag: Sorry, vielleicht kapier ich grad was nicht- aber wenn ich die prozentualen Angaben in derselben Kategorie vergleiche, dann geht es doch gar nicht um die Kategorie, sondern um die Prozentangaben- und die sind doch wiederum intervallskaliert? Oder? Es geht mir ja innerhalb der Gruppe NUR um diese Gruppe. Also nicht um die anderen Kategorien.
Vielleicht kapier ich s auch nicht...

[strukturmarionette]

Hi,

Mich interessiert, ob die Verteilung der Dornen zu den vier Kategorien (pilzförmig, becherförmig, dünn und dick) in den beiden Genotypen unterschiedlich ist.

- gut.
- wenn letzlich nur das obengenannte übrigbleibt (weiß nicht, wo du u.a. die drei Gehirnregionen lässt)

könntest du auf der Grundlage einer kategorialen dichotomen Variablen und einer weiteren kategorialen nominalskalierten Variablen (das sind deine vier Kategorien) inferenzstatistisch mittels Chi² auf einen Zusammenhang zwischen diesen zwei Variaben testen, deskriptiv bietet sich die Darstellung per Kreuztabelle an.

Gruß
S.

[PonderStibbons]

(der n-Wert ist pro Gruppe 36, ich hab auf Zellen-Niveau gerechnet).

Das geht nicht, da je 3 Messwerte jeweils 1 und derselben Maus zugehören.
Daher sind die Beobachtungen nicht unabhängig und der Test unzulässig, zum
Beispiel ist n nicht = 36.

Wenn ich das Design richtig verstehe, dann hast Du einen Gruppierungsfaktor
(Maus-Typ) und 2 Messwiederholungs-Faktoren: Faktor 1 ist die Hirnregion
(3 Stufen), Faktor 2 ist der Dornentyp (4 Stufen). Abhängige Variable ist
die Zahl der Dornen?

Du kannst das global auswerten und alle Daten gemeinsam in einer Messwiederholungs-
Varianzanalyse (mit dem Gruppierungsfaktor und den beiden Meswiederholungsfaktoren)
analysieren.
Du kannst auch jeden Dornentyp einzeln betrachten und 4 Messwiederholungs-
Varianzanalysen rechnen (mit dem Gruppierungsfaktor und dem Messwiederholungsfaktor
Hirnregion).
Oder zusätzlich die Daten aus den 3 Hirnregionen geeignet zusammenfassen
(Summe?) und das dann mit 4 t-Tests vergleichen. Oder vermutlich besser U-Tests,
weil bei n=12 der Verstoß gegen manche Voraussetzungen des t-Tests problematisch
sein kann.

Mit freundlichen Grüßen

P.