SPSS: t-test

[Maaaary]

Hallo,

Ich werte gerade die Daten aus meiner Doktorarbeit aus!
Dazu mache ich den t-test, um zwei unabhängige Gruppen zu vergleichen.
Jedoch hab ich über 6000 Variablen gleichzeitig zu prüfen. Deswegen wäre es gut, wenn in der Ausgabe nur die signifikanten Ergebnisse (also p<=0,01 oder p<=o,o5) angezeigt werden.
Kann mir jemand weiterhelfen, wie ich das (eventuell auch über syntax) einstellen kann?

Vielen Dank im Voraus!

[THawk]

Meines Wissens nach geht das nicht.

Aber andere Frage: Hast du dir Gedanken über die Problematik des multiplen Testens gemacht? Siehe z.B. hier: http://www.acomed-statistik.de/multtest.html
Wenn du 6000 Variablen an einer Grundgesamtheit testest, wirst du rein statistisch selbst bei p<0.01 mehrere signifikante Ergebnisse bekommen auch ohne das wirklich ein Unterschied vorliegt.

[Maaaary]

Danke!
Aber weißt du vielleicht, wie ich aus der Ergebnistabelle dann diejenigen mit z.b. p<=0,01 herausfiltern kann (evtl. über pivot-tabelle)?

[THawk]

Ich kann mir nur vorstellen die Ergebnistabelle zu exportieren (html oder txt oder doc) und diese dann in Excel zu importieren. Da kannst du wenigstens mittels bedingter Formatierung die entscheidenden Felder farbig markieren lassen.

(aber nochmal, wenn du einfach so testest und diese p-Werte ohne Korrektur in deine Diss bringst hält das keiner statistischen Testung von jemandem statt, der sich damit auskennt)

[Maaaary]

danke, aber wie genau macht man das Korrigieren der p-werte?

[Maaaary]

muss ich diese bonferroni.korrektur denn wirklich in meinem Fall machen, wenn ich 2 gruppen habe mit jeweils n=18 und darin 6000 verschiedene Variablen (gehirnverbindungen) prüfe?

[christie]

Es liest sich ja so, als würdet Ihr Euch mit dem Thema auskennen.
Ich habe hier folgende Frage:

1.) Ich habe in meiner experimentellen Arbeit die Zelllinie X mit einer Substanz behandelt und möchte den Mittelwert aus drei Experimenten jeweils mit der unbehandelten Kontrolle vergleichen. Dafür kann ich ja den Student's T-test nehmen, richtig?
Sind das dann verbundene oder unverbundene Gruppen? (Was heißt das eigentlich: verbunden/unverbunden?)

2.) Jetzt wird's komplizierter: ich habe die gleichen Zellen mit einer Kombination aus zwei Substanzen behandelt und das Ergebnis mit der unbehandelten Kontrolle bzw. mit den einfach behandelten Zellen verglichen. Kann ich hier auch den T-Test nehmen und wenn ja, welchen?

3.) Jetzt wird's nochmal komplizierter: die Zellen X habe ich stabil mit Rezeptorgen transfiziert und sie danach auch wieder jeweils mit Substanz A oder B oder mit der Kombination behandelt. Welcher Test greift hier und warum?

Zugegeben - ziemlich viel Holz für eine Frage. Wäre toll, falls mir jemand weiterhelfen könnte...habe leider von dem Thema keine Ahnung und verstehe die Erklärungen auf Wikipedia auch nicht wirklich....

1000 Dank!

[THawk]

1) Das sind unverbundene Stichproben. Die "Verbundenheit" kannst du recht wörtlich nehmen - wenn du z.B. die gleichen Proben einmal vor und einmal nach einer Intervention misst, dann sind die Proben 'verbunden' (weil es die selben sind) und du müsstest für diesen Vergleich den t-test für verbundene Stichproben nehmen.
Du kannst für deinen Vergleich den t-test nehmen, allerdings ist die power des Testes (also die Wahrscheinlichkeit ein signifikantes Ergebnis zu kriegen) relativ gering aufgrund der niedrigen Fallzahl (n). Wichtig: Der t-test fordert normalverteilte Daten. Wenn das nicht gegeben ist, solltest du einen non-parametrischen Test nehmen, in diesem Fall zB. Mann-Whitney-U-test.

2) Es sind nicht die gleichen Zellen, oder? Dann wieder t-test.

3) Du sagst nicht was du vergleichen willst. Das ist aber die entscheidende Frage. Wenn du nur wissen willst, ob es einen Unterschied zwischen den drei Gruppen gibt -> One-way ANOVA. Falls der sign. ist und du dann wissen willst ob A und B oder A und AB oder B und AB verschieden sind musst du für die 3 Fälle einzelne t-teste (oder Mann-Whitney-U) rechnen.

Insgesamt für die Frage welchen Test du brauchst solltest du dir zwei statistische Aspekte klar machen:
1. Daten-Niveau (Kategorial, Ordinal, Interval) und Normalverteilung
2. abhängige und unabhängige Variablen (independent / dependent variable). In deinem Fall ist die abhängige Variable dein Messwert, die unabhängige Variable die Art der Intervention (also A oder B oder Kombination).

Wenn du die beiden Punkte verstanden hast, schaust du in eine der Tabellen die du im Internet findest (mir persönlich gefällt die hier sehr gut: http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/whatstat/default.htm) und siehst direkt welchen Test du brauchst.

[christie]

erstmal viiiielen dank, dass Du Dir die Mühe gemacht hast, darauf so ausführlich zu antworten :-top

zu 2.) es ist immer die gleiche zelllinie aber natürlich nicht die selbe probe sondern ein neuer versuchsansatz mit eigens dafür kultivierten zellen.

zu 3.): hier wurde wieder die gleiche zelllinie X verwendet (aber auch hier nicht dieselben zellen sondern ein neuer ansatz). diese zellen wurden nun transfiziert und stellen damit per se eine andere zelllinie dar. nennen wir sie zelllinie Y.
zunächst möchte ich nun das wachstum dieser neuen zelllinie Y mit dem wachstum der zelllinie X vergleichen.

dann möchte ich die zelllinie Y mit zwei verschiedenen Substanzen, sowohl einzeln als auch in kombination, behandeln und schauen, wie diese zelllinie Y sich verhält.
Also: Wirkt Substanz A in dieser neu hergestellen Zelllinie besser oder Substanz B? Oder wirkt die Kombination besser als die Einzelbehandlung?

Zuletzt möchte ich wissen, ob diese substanzen (einzeln oder in kombination) in zelllinie X oder in Zelllinie Y besser wirken.
Puh....

[christie]

PS: es sind immer die Mittelwerte aus drei unabhängigen Experimenten zu jeweils 6-fach-Ansätzen (also auf blöd gesagt: bei jedem der drei Experimente wurden jeweils sechs Proben verarbeitet und die Ergebnisse dieser sechs Proben gemittelt. )
Die Daten sind normalverteilt.

[THawk]

Gern geschehen :-)

zu 2.) Damit sind es unverbundene Stichproben.
zu 3.) Ebenfalls alles unverbunden. Bei dem zweiten Absatz müsstest du schauen wie du dich genau ausdrückst: Möchtest du testen ob sie sich _anders_ verhalten (also besser oder schlechter) oder kannst du ein schlechteres Verhalten ausschließen und testest wirklich nur auf besser. Meistens testet man auf 'anders', weil man die Möglichkeit, dass es doch schlechter ist nicht gänzlich ausschließen kann. Bei 'anders' testest du zweiseitig, bei 'nur besser' testest du einseitig (der p-Wert halbiert sich im Falle des einseitigen Testens, d.h. du erhältst eher signifikante Resultate).

Beim letzten Absatz würde ich einfach die Differenzen (vor / nach Stimulation) gegeneinander vergleichen - ebenfalls unverbunden.

[christie]

super!!! fast schon verstanden :-stud
lese hier parallel die von Dir vorgeschlagene seite und mein vorschlag wäre:

substanz A wirkt auf zelllinie X ANDERS als substanz B : t-test
Kombination AB wirkt anders als A ( t-test) und anders als B (auch t-test)


Zellen vom typ X wachsen langsamer als zellen vom Typ Y : Anova (weil verschiedene zellen?)

Mir ist nur noch nicht klar, wie ich in diesem Fall vorgehen muss:

Wirkung von Substanz A ist in Zelllinie Y anders als in Zelllinie X
UND:
Die Kombination von Substanz A + Substanz B wirkt in Zellinie Y stärker (oder anders) als in Zellinie X.

Hast Du da noch eine Idee für mich? :-)