Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân tích sức mạnh của các phương pháp thống kê để so sánh sự khác biệt điều trị từ các thí nghiệm pha loãng giới hạn
Tóm tắt
Đã đánh giá sáu phương pháp thống kê khác nhau để so sánh các thí nghiệm pha loãng giới hạn, sử dụng cả dữ liệu thực tế và phân tích sức mạnh của dữ liệu mô phỏng. Dữ liệu mô phỏng bao gồm một loạt 12 lần pha loãng cho hai nhóm điều trị, với 24 văn hóa mỗi lần pha loãng và 1.000 lần lặp độc lập cho mỗi thí nghiệm. Dữ liệu trong mỗi lần lặp được tạo ra bằng phương pháp mô phỏng Monte Carlo, dựa trên mô hình xác suất của thí nghiệm. Phân tích dữ liệu mô phỏng cho thấy tỷ lệ sai số loại I cho sáu phương pháp khác nhau đáng kể, trong đó chỉ có phương pháp tỷ lệ khả năng và phương pháp trung bình có trọng số của Taswell là gần đúng với mức ý nghĩa danh nghĩa 5%. Trong sáu phương pháp, phương pháp tỷ lệ khả năng và phương pháp Chi-squared tối thiểu của Taswell thể hiện sức mạnh tốt nhất (xác suất sai loại II thấp nhất). Phương pháp kiểm tra trung bình có trọng số của Taswell tạo ra tỷ lệ sai số loại I và loại II chấp nhận được, trong khi phương pháp hồi quy được đánh giá là không chấp nhận cho công việc khoa học.
Từ khóa
#phương pháp thống kê #thí nghiệm pha loãng giới hạn #phân tích sức mạnh #sai số loại I #sai số loại IITài liệu tham khảo
Berkson, J. Minimum chi-square, not maximum likelihood!. Ann. Stat. 8:457–487; 1980.
Brett, S. J.; Kingston, A. E.; Colston, M. J. Limiting dilution analysis of the human T cell response to mycobacterial antigens from BCG vaccinated individuals and leprosy patients. Clin. Exp. Immunol. 68:510–520; 1987.
Cobb, L.; Schmehl, M. S.; Bank, H. L. A comparison of statistical methods for comparing limiting dilution assays. In Vitro 24:76–81; 1989.
Cohen, J. Statistical power analysis for the behavioral sciences. New York: Academic Press; 1969:1–39.
Fazekas de St. Groth, S. The evaluation of limiting dilution assays. J. Immunol. Methods 49:R11-R23; 1982.
Goldstein, A. Biostatistics, an introductory test. New York: The Macmillan Company; 1964.
Hoel, P. G. Introduction to mathematical statistics, 3rd ed. New York: John Wiley & Sons; 1962:224.
Huitema, B. E. The analysis of covariance and alternatives. New York: John Wiley & Sons; 1980:38–47.
Kynast, G.; Weber, E. Analysis of a limiting dilution assay by using the single-hit Poisson model—an APL computer program. EDV Med. Biol. 14:53–57; 1983.
Lefkovits, I.; Waldman, H. Statistical test, limitations and reproducibility. In: Limiting dilution analysis of cells in the immune system. England: Cambridge University Press; 1979:93–113.
Mao, S. J. T.; France, S. Enhancement of limiting dilution in cloning mouse myeloma-spleen hybridomas by human low density lipoproteins. J. Immunol. Methods 75:309–316; 1984.
McClave, J. T.; Dietrich, F. H. II. Statistics. San Francisco, CA: Dellen publishing Company; 1982:496–527.
Miller, R. A.; Stutman, O. T cell repopulation from functionally restricted splenic progenitors: 10,000-fold expansion documented by using limiting dilution analyses. J. Immunol. 133:2925–2932; 1984.
Taswell, C. Limiting dilution assays for the determination of immunocompetent cell frequencies: I. Data analysis. J. Immunol. 126:1614–1619; 1981.
Taswell, C. Limiting dilution assays for the separation, characterization, and quantitation of biologically active particles and their clonal progeny. In: Pretlow, T. G.; Pretlow, T. P., eds. Cell separation: methods and selected applications. vol 4. New York: Academic Press; 1987.