統計学初心者です.

実験データをFold Changeで表すグラフにする際の,エラーバーの付け方がわかりません.

具体的には,たとえば,
非刺激群Aの平均値が100,標準誤差1.5
刺激群Bの平均値が200,標準誤差2.0
治療群Cの平均値が140,標準誤差1.2
というデータがあり,
Aが1に対してBが2,Cが1.4というグラフを作りたいのですが,その誤差(すみません,統計的に,正しくは何と言うのかわかりません)をエラーバーで示さなくてはなりません.

どのような計算が必要なのでしょうか?

追;
グラフをローデータで表せない理由は,A,B,Cの実験が,実際には別々の実験で行われているため(実際はABCだけでなくもっとたくさんのサンプルを持っています),各々の実験のcontrolに対してのFold Changeをとらなくてはいけないからです.質問を簡便にするため,上記のような例・値とさせていただきました.

よろしくお願いいたします.

このQ&Aに関連する最新のQ&A

A 回答 (4件)

一般に統計変数の関数の誤差は、統計変数の共分散関係を伝播させることで求めることができます。

ただし、統計変数の誤差が標準分布(ガウス分布)であったとしても一般には関数値は標準分布にはなりませんので、あくまで目安です。
今、関数をf(x、y)とし、x、yを統計変数としてその誤差共分散行列を、
(σ(x)^2,<σ(x)σ(y)> | <σ(x)σ(y)> ,σ(y)^2) (|の左は一行目、右は2行目)
とします。σ(x)^2、σ(y)^2はそれぞれx、yの分散で、<σ(x)σ(y)>は共分散です。
誤差の伝播は次のようになります。
σ(f)^2 = (∂f/∂x,∂f/∂y)(σ(x)^2,<σ(x)σ(y)> | <σ(x)σ(y)> ,σ(y)^2)(∂f/∂x | ∂f/∂y)

さて、ご質問のデータの場合は各標本群の平均値が統計変数であり、それらの比が関数値です。
群A : x1=100, σ(x1)=1.5
群B : x2=200, σ(x2)=2.0
群C : x3=140, σ(x3)=1.2
比AB : r1=x2/x1=2
比AC : r2=x3/x1=1.4
また、各群は独立なので相関は無いものとし、x1,2,3の共分散はゼロに取ります(誤差は測定誤差のみによるものとする仮定)。
∂r1/∂x1=-x2/x1^2, ∂r1/∂x2=1/x1
ですから、
σ(r1)^2 = (∂r1/∂x1,∂r1/∂x2)(σ(x1)^2, 0 | 0 ,σ(x2)^2)(∂r1/∂x1 | ∂r1/∂x2)
= (∂r1/∂x1)^2σ(x1)^2 + (∂r1/∂x2)^2σ(x2)^2
= r1^2 ( (σ(x1)/x1)^2 + (σ(x2)/x2)^2 )
ゆえに
σ(r1) = r1 root( (σ(x1)/x1)^2 + (σ(x2)/x2)^2 )
= 2 root( (1.5/100)^2 + (2/200)^2 )
= 0.036
r2についても同様に、
σ(r2) = 1.4 root( (1.5/100)^2 + (1.2/140)^2 )
= 0.024

この回答への補足

ありがとうございます.
統計は全くの初心者で,正直馴染みのない言葉ばかりではありますが,丁寧に説明していただき,計算方法はよくわかりました.
,,と同時に,やはりきちんと統計を勉強しなくては..と認識を新たにいたしました.

ただ,現在急ぎのため,よろしければ追加で教えてください.
σ(r1) = 2 root( (1.5/100)^2 + (2/200)^2 )
= 0.036;Bのエラーバー

σ(r2) = 1.4 root( (1.5/100)^2 + (1.2/140)^2 )
= 0.024;Cのエラーバー

ということになると思うのですが,
比の元(分母)となったAのグラフには,エラーは添付する必要は無いのでしょうか?

補足日時:2008/11/13 17:08
    • good
    • 0

 単に、エクセルなどの図で、どう示すのか、というご質問と勘違いして、失礼しました。

というのも、私は分らず、学生に聞きましたので。
 指導者を差しおいての回答は、科学者としてのマナー違反。もちろん、する方も。ただ、これまでの経験では「一人で・・・」のような返答が多いので、とりあえず独り言を。

 まず、誤差について。標準偏差、不偏標準偏差、標準誤差の区別がついていますか。というのも、日本人は、標準誤差で誤差を表示する人は少数派なので。もっとも、これは、どうでもよいことかも。
 次に、誤差を図表に示すのは、細胞を含め生物を用いた時、その個体差が必ずでるからです。大気中の二酸化炭素濃度を3回測れば誤差はでますが、これは、単にその人の腕の悪さを示しているに過ぎず、露悪趣味です。もっとも、最近は簡単に計算できるので、そんな論文が増えていますが。
 生物の誤差には、生物の個体差とその人の技術が内在しています。それで、誤差をしめすのが慣習です。まあ、『私の腕ではなく、生物の個体差』と主張したいようなものです。

 さて、A、B、C群は、それぞれ相互に関係していないようなので、A群の表現を片付ければ、あとは同様にできるという印象をうけています。違っていたら、その旨書き込んで下さい。

 A群のデータ、これは生データでも、比をとっているのでも同じことですが、それを新たなデータと考え、そのまま標準誤差などを公式に入れて、計算します。
 その比が、1、1.5、2.0なら、不偏標準偏差は、0.5とかなり大きくなりますが、最大と最小を削ってなどの改竄は言語道断。0.5が大き過ぎるのなら、標準誤差で表せば、当然小さくなり、腕が良いように見せかけることが可能です(私は、標準誤差で示している論文を見ると、『こいつは腕が悪いので、ちいさいように見せかけている』と感じますが)。
 データが、3、50、1000なんぞなら、誤差が大きくなるのは、どうしようもありません。誤差が大き過ぎることが問題なら、データ数を増やせば、標準誤差なら簡単に小さくできます。

 ただ、比を取ることに意味があるのか、とり方に問題は無いのか、は判断できません。
 さらに、標準誤差においても、元のデータが正規分布をしていないのであれば、その表示はほとんど意義がありません。一般に平均±不偏標準偏差で表現しますが、正規分布している場合にのみ、このは範囲に68.5%のデータが入ることを示せるからです。比がデータの場合、論文審査などなら、それが正規分布をしていることを求められると想います。
    • good
    • 1
この回答へのお礼

お礼が遅くなり申し訳ありません.
お返事,そしてご指摘,どうもありがとうございました.
このデータは細胞を用いて行った実験で,6回の独立した実験を繰り返しており,正規分布は確認済みです.
標準偏差or誤差については,このデータについては,誤差で表示するように指導者から言われていました.(すみません,ここでは詳細までは説明できないのですが...)
今はまだまだ一つ一つのデータを処理するのにやっとのような段階ですが,勉強を重ねていこうと思います.
ありがとうございました.

お礼日時:2008/11/21 10:41

>比の元(分母)となったAのグラフには,エラーは添付する必要は無いのでしょうか?



とのことですが、比B/A、C/Aを同じグラフに示し、それぞれの誤差をA、B,C全て考慮して(前回のように伝播させて)示したならば、A/A=1に対してその誤差を示す必要はありません。グラフ上にその旨を示せばよいでしょう。

他の方法としては、単純にA/A、B/A、C/Aを、A=1に規格化したグラフとして示すことも出来ます。その場合は各点は上と全く同じプロットになりますが、誤差もA=1に規格化(A,B,C各誤差を単にAで割る)してグラフ上に書くことになります。これはようするに縦軸のスケールを変換しただけのつまらないグラフです。一方比を求めてその誤差を示すのは比そのものに意味のあるグラフになります。
    • good
    • 0
この回答へのお礼

先ほどまで言葉の意味が今ひとつわかっていなかったようですみません.
「誤差を伝播させた」ということは,つまりAの誤差も先の数式中に乗せることにより含めて考慮した,ということになるのですよね.
よくわかりました.
大変丁寧に教えていただき,感謝しております.ありがとうございました.

お礼日時:2008/11/13 18:26

 ご質問は、論文でよく見るように、棒グラフに標準誤差をつけて表現したい、ということなら、エクセルで簡単にできるようです。

4年生がやっていました。
 Fold Changeが何なのか、不明。

この回答への補足

ありがとうございます.質問がわかりにくかったようですみません.

「Fold Change」と呼んだのは,つまり,この例の場合,Y軸の値を100,200,140というローデータではなくAからの変化率で表現するということです(A=100/100=1. B=200/100=2. C=140/100=1.4).
100,200,140をY値にとるのであれば,SEをエラーとして,そのままerror barをA1.5,B2.0,C1.2としてつけて表現できるのはわかります.
でも,変化率で表す時は,例えばAの「1」という値に,標準誤差「1.5」をエラー値としては,なんだかおかしいですよね?
感覚的には1.5も元の値の100で割ればいいのか(%標準誤差,,という言葉があるかわかりませんが),かつ,B,Cについては,同様に%標準誤差をもとめて,Aの%標準誤差と足す,などかなあ,と思うのですが。。。
説明が下手ですみません.
引き続き,よろしくお願いいたします.

補足日時:2008/11/13 16:09
    • good
    • 0

このQ&Aに関連する人気のQ&A

お探しのQ&Aが見つからない時は、教えて!gooで質問しましょう!

このQ&Aを見た人はこんなQ&Aも見ています

このQ&Aを見た人が検索しているワード

このQ&Aと関連する良く見られている質問

Qエクセル STDEVとSTDEVPの違い

エクセルの統計関数で標準偏差を求める時、STDEVとSTDEVPがあります。両者の違いが良くわかりません。
宜しかったら、恐縮ですが、以下の具体例で、『噛み砕いて』教えて下さい。
(例)
セルA1~A13に1~13の数字を入力、平均値=7、STDEVでは3.89444、STDEVPでは3.741657となります。
また、平均値7と各数字の差を取り、それを2乗し、総和を取る(182)、これをデータの個数13で割る(14)、この平方根を取ると3.741657となります。
では、STDEVとSTDEVPの違いは何なのでしょうか?統計のことは疎く、お手数ですが、サルにもわかるようご教授頂きたく、お願い致します。

Aベストアンサー

データが母集団そのものからとったか、標本データかで違います。また母集団そのものだったとしても(例えばクラス全員というような)、その背景にさらならる母集団(例えば学年全体)を想定して比較するような時もありますので、その場合は標本となります。
で標本データの時はSTDEVを使って、母集団の時はSTDEVPをつかうことになります。
公式の違いは分母がn-1(STDEV)かn(STDEVP)かの違いしかありません。まぁ感覚的に理解するなら、分母がn-1になるということはそれだけ結果が大きくなるわけで、つまりそれだけのりしろを多くもって推測に当たるというようなことになります。
AとBの違いがあるかないかという推測をする時、通常は標本同士の検証になるわけですので、偏差を余裕をもってわざとちょっと大きめに見るということで、それだけ確証の度合いを上げるというわけです。

Q脱イオン水、MilliQ、蒸留水 の違いを教えて下さい

こんにちは。お世話になります。

バイオ、生化学系の実験に従事しているものですが「水」について教えて下さい。

水道水、脱イオン水、MilliQ、蒸留水(二段蒸留水)、超純水の違いを教えて下さい。
お互いの関係などありましたら(○○を~すると△△になる等)教えていただけると
わかりやすいかもしれません。

また、実験内容によってはエンドトキシンを気にする実験もありますが、エンドトキシンフリーの水を使う場合はどれを選べばよいのでしょうか?
動物細胞培養用に使う場合はどの水を選べばよいのでしょうか?

よろしくお願いいたします。

Aベストアンサー

pinokoBBさん、こんにちは。

バイオ・生化学関係に用いられる水は水道水をプレフィルターを通し、イオン交換・蒸留・逆浸透法、限外濾過などを複数回組み合わせて生成します。

プレフィルターは鉄さびや大き目のゴミを取り除くに用います。

イオン交換法は酸性・強アルカリ性の樹脂を通し、イオン化合物を除く方法でこれを行った水がイオン交換水(脱イオン水)です。水の純度の評価には比抵抗を用いますが、およそ数百kΩ・cmの水が得られます。この段階で除けるのはイオン化合物だけで有機物・微生物は除けません。

蒸留法は水を蒸留することで不純物を除く方法です。イオン交換法と組み合わせて2回蒸留することが一般的です。一般的な2次蒸留水の比抵抗は数MΩ・cmでバイオ・生化学関係には十分な純度です。動物培養細胞にも使用可能です。エンドトキシンも完全にフリーとまではいかないけれどもある程度の除去はできています。蒸留法は多くの不純物を除去可能ですが100度付近の沸点を持つ物質は除けません。

逆浸透法は半透膜に圧力をかけて精製する方法です。

限外濾過法は限外濾過膜を通す方法です。孔径は半透膜が数十nmに対し、限外濾過膜は数nmです。それゆえ、数kDa以上の分子であれば、限外濾過法で除けますので、エンドトキシンやRNaseなども除去できます。本当にエンドトキシンフリーな水が必要でしたら限外濾過法を行った水が必須です。ただ、普通のCOSとかHEKとかの動物細胞培養でしたら2次蒸留水でも十分です。蛍光検出用のマイクロアレイなんかは限外濾過水が必須なようです。

超純水は十数MΩ・cmの水のことです。MilliQはミリポア社の超純水装置を用いて作った水で比抵抗は15MΩ・cm以上と高純度の水です。MilliQに関してはイオン交換樹脂を通し、逆浸透法、限外濾過法を用いて精製しているようです。

>また、実験内容によってはエンドトキシンを気にする実験もありますが、エンドトキシンフリーの水を使う場合はどれを選べばよいのでしょうか?
これに関しては上で書いたように限外濾過膜で精製した水です。MilliQが当てはまるでしょう。(超純水も一般的には限外濾過をしているのでこれも当てはまりますかね。)

>動物細胞培養用に使う場合はどの水を選べばよいのでしょうか?
これは、2次蒸留水以上の純度があれば十分です。2次蒸留水、MilliQ水、超純水が使用できます。

ただ、水関係の装置は日頃のメンテナンスが重要でイオン交換樹脂とか水を貯めるタンク、蛇口に汚染がないかは確認する必要があります。

実験書には必ずはじめのほうに書いてあることですので、pinokoBBさん自身でなにか実験書をご参照ください。

pinokoBBさん、こんにちは。

バイオ・生化学関係に用いられる水は水道水をプレフィルターを通し、イオン交換・蒸留・逆浸透法、限外濾過などを複数回組み合わせて生成します。

プレフィルターは鉄さびや大き目のゴミを取り除くに用います。

イオン交換法は酸性・強アルカリ性の樹脂を通し、イオン化合物を除く方法でこれを行った水がイオン交換水(脱イオン水)です。水の純度の評価には比抵抗を用いますが、およそ数百kΩ・cmの水が得られます。この段階で除けるのはイオン化合物だけで有機物・微生物は...続きを読む

Qエクセルで計算すると2.43E-19などと表示される。Eとは何ですか?

よろしくお願いします。
エクセルの回帰分析をすると有意水準で2.43E-19などと表示されますが
Eとは何でしょうか?

また、回帰分析の数字の意味が良く分からないのですが、
皆さんは独学されましたか?それとも講座などをうけたのでしょうか?

回帰分析でR2(決定係数)しかみていないのですが
どうすれば回帰分析が分かるようになるのでしょうか?
本を読んだのですがいまいち難しくて分かりません。
教えてください。
よろしくお願いします。

Aベストアンサー

★回答
・最初に『回帰分析』をここで説明するのは少し大変なので『E』のみ説明します。
・回答者 No.1 ~ No.3 さんと同じく『指数表記』の『Exponent』ですよ。
・『指数』って分かりますか?
・10→1.0E+1(1.0×10の1乗)→×10倍
・100→1.0E+2(1.0×10の2乗)→×100倍
・1000→1.0E+3(1.0×10の3乗)→×1000倍
・0.1→1.0E-1(1.0×1/10の1乗)→×1/10倍→÷10
・0.01→1.0E-2(1.0×1/10の2乗)→×1/100倍→÷100
・0.001→1.0E-3(1.0×1/10の3乗)→×1/1000倍→÷1000
・になります。ようするに 10 を n 乗すると元の数字になるための指数表記のことですよ。
・よって、『2.43E-19』とは?
 2.43×1/(10の19乗)で、
 2.43×1/10000000000000000000となり、
 2.43×0.0000000000000000001だから、
 0.000000000000000000243という数値を意味します。

補足:
・E+数値は 10、100、1000 という大きい数を表します。
・E-数値は 0.1、0.01、0.001 という小さい数を表します。
・数学では『2.43×10』の次に、小さい数字で上に『19』と表示します。→http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%8C%87%E6%95%B0%E8%A1%A8%E8%A8%98
・最後に『回帰分析』とは何?下の『参考URL』をどうぞ。→『数学』カテゴリで質問してみては?

参考URL:http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E5%88%86%E6%9E%90

★回答
・最初に『回帰分析』をここで説明するのは少し大変なので『E』のみ説明します。
・回答者 No.1 ~ No.3 さんと同じく『指数表記』の『Exponent』ですよ。
・『指数』って分かりますか?
・10→1.0E+1(1.0×10の1乗)→×10倍
・100→1.0E+2(1.0×10の2乗)→×100倍
・1000→1.0E+3(1.0×10の3乗)→×1000倍
・0.1→1.0E-1(1.0×1/10の1乗)→×1/10倍→÷10
・0.01→1.0E-2(1.0×1/10の2乗)→×1/100倍→÷100
・0.001→1.0E-3(1.0×1/10の3乗)→×1/1000倍→÷1000
・になります。ようするに 10 を n 乗すると元の数字になるた...続きを読む

QリアルタイムPCRでの相対定量法

基本的なことですいません。
複数のサンプルにおける相対定量法についてお尋ねします。
サンプルのサイクル数と、ハウスキーピングのサイクル数を得た後、このふたつはどうすればいいのでしょうか。
差を比較するのでしょうか。
それとも、除した数を比較すればいいでしょうか。
同じラボの同僚は、(サンプルサイクル数ーハウスキーピングサイクル数)を計算し、これと、コントロールとするサンプルとの差の絶対値を、2のベキ乗とし、これを比べています。
よろしくお願いいたします。

Aベストアンサー

No.1です。おはようございます。
増幅効率についてですが、一度検量線をひいてみて確認したほうがいいと思います。
私自身もリアルタイムやってますが、プライマーによって増幅効率がまちまちですので・・
テンプレートを1倍から100000倍に5段階希釈して、Ct値を求めて引くといいです。
自力でひくにはエクセルでできます。
検出系はSYBRですか?プローブですか?
解析ソフトをそのラボに借りることも考えてはいかがですか?

Q【統計初歩】相対値での有意差検定

考え方が合っているのか自身がないので質問させて下さい。
統計学についてはまだ勉強し始めたばかりです。

いま薬剤Aをラット30匹に投与し、投与前・投与後についてあるタンパクの産生量を測定するとします。そしてその産生量について有意差検定をします。ただ、個体差が激しいマーカーなので実測値(量)ではなく相対値(投与前後での変化率)で比較して検定したいのですが、投与前の生成量が「0」のラットはどのように扱えば良いでしょうか?

データを例示すると以下のようなもので、(4)のデータが扱いに困っています。

  投与前(相対値)    投与後(相対値)
 (1)10 (100%)     20 (200%)
 (2)200 (100%)     300 (150%)
 (3)1000 (100%)     1700 (170%)
☆(4)0 (100%)     2 (なし)
 (5)100 (100%)     70 (70%)
         ・
         ・
         ・
 (20)5 (100%)      15 (300%)

このラットは除外してデータ数29で処理して良いのでしょうか。
また投与前の相対値は全て100(%)として検定に用いて良いのでしょうか。

検定は、符号付のWilcoxon順位和検定を考えています。

考え方が合っているのか自身がないので質問させて下さい。
統計学についてはまだ勉強し始めたばかりです。

いま薬剤Aをラット30匹に投与し、投与前・投与後についてあるタンパクの産生量を測定するとします。そしてその産生量について有意差検定をします。ただ、個体差が激しいマーカーなので実測値(量)ではなく相対値(投与前後での変化率)で比較して検定したいのですが、投与前の生成量が「0」のラットはどのように扱えば良いでしょうか?

データを例示すると以下のようなもので、(4)のデータが扱い...続きを読む

Aベストアンサー

1)数学でも、全く同じご質問。これは、マルチポストで、マナー違反
2)ご様子では、研究所か、大学か。指導者などに訊くべき。いなければ、その旨を書き込んでください。統計に関しては、たぶん数学の方が、書き込みが多いようです。
3) >符号付のWilcoxon順位和検定
投与前は、全て100%になり、実際の測定値に差があるのに、順位は同じになってします。これは、おそらく間違い

>相対値は全て100(%)として検定に用いて良いのでしょうか。
 統計法による。前例が増加しているならば、単なる符号検定にするというのであれば、100%と表現するのは、支障ない。


 根本的な誤りは、データをだしてから、統計処理法に困惑していること。統計処理を考えてから実験をする、これが初歩の基本姿勢です。
  ☆4を棄てることはできません。これは、『気に入らん』『都合が悪い』とデータの切捨てで、データの改竄に当たります。ただ、投与を失敗したねなんぞの明確な理由があれば、許されますが。

Qプロモーター領域

ある既知のタンパク質遺伝子のプロモーター領域の配列を知りたいというときにはどのように検索すればよろしいのでしょうか。
タンパク質そのものの配列までは調べられたのですが…その後がよくわからなくて。

Aベストアンサー

実験的に同定するのは結構手間です。
まず、転写開始点を正確に決めておく必要があります。
簡便には、5' RACEの産物の端がどこにきてるかで見てもいいと思いますが、完全に伸びきっていない逆転写産物もPCRで増やしてしまうので、多少のあいまいさがでてきます。
正確に決めるには昔ながらのprimer extensionやS1 mappingが必要でしょう。
で、プロモーターは(発現をmodulateするエンハンサーは話が別です)、典型的には転写開始点の-50 bp以内にあります。たとえば、真核生物では、-20 bp 前後にTATA boxまたはGC box、さらに-15 bp くらい上流に-CAATboxとか。そういう典型的な配列があれば、8割がたそこがプロモーターだという蓋然性を言うことができます(かならずしも典型的なプロモーターばかりではありませんが)。
ちゃんと実験的に証明しようとしたら、候補となる領域にレポーター遺伝子をつないで、in vitroやin vivoで転写活性を調べなければならないでしょう。システマティックに欠失シリーズや、点突然変異を作って、どの配列がプロモーター活性に必要十分であるかを明らかにすれば完璧です。

実験的に同定するのは結構手間です。
まず、転写開始点を正確に決めておく必要があります。
簡便には、5' RACEの産物の端がどこにきてるかで見てもいいと思いますが、完全に伸びきっていない逆転写産物もPCRで増やしてしまうので、多少のあいまいさがでてきます。
正確に決めるには昔ながらのprimer extensionやS1 mappingが必要でしょう。
で、プロモーターは(発現をmodulateするエンハンサーは話が別です)、典型的には転写開始点の-50 bp以内にあります。たとえば、真核生物では、-20 bp 前後にTATA boxま...続きを読む

QW/V%とは?

オキシドールの成分に 過酸化水素(H2O2)2.5~3.5W/V%含有と記載されています。W/V%の意味が分かりません。W%なら重量パーセント、V%なら体積パーセントだと思いますがW/V%はどのような割合を示すのでしょうか。どなたか教えていただけないでしょうか。よろしくお願いいたします。

Aベストアンサー

w/v%とは、weight/volume%のことで、2.5~3.5w/v%とは、100ml中に2.5~3.5gの過酸化水素が含有されているということです。
つまり、全溶液100ml中に何gの薬液が溶けているか?
ということです。
w/v%のwはg(グラム)でvは100mlです。

QcDNA 定量

一定量のRNAをインプットして、cDNAを作製した後、リアルタイムPCRに進む前にcDNAの濃度は測定したほうがいいのでしょうか?そうした場合、RT-PCR反応でのランダムプライマーやdNTPは、分光光度計による測定でどの程度影響するのでしょうか?

Aベストアンサー

PCR産物や逆転写産物を分光光度計で測定することは余計な混乱を招きますし、そもそもdNTPや一本鎖は吸光係数が高くなり同一の溶液中で測定すること自体できません。例えば、RNA溶液にRNaseを入れてみると経時的に吸光度が向上しますよ。吸光度で測定不可能なことは、試しに機知濃度のDNAもしくはRNAサンプルにdNTPやプライマーを入れて測定してみるとわかると思います。

この場合、
(1)ゲル電気泳動で機知濃度の一本鎖DNA(primerが適当?)を用いて検出したバンドの相対的に蛍光度から濃度を決定する。
(2)PicoGreen(Molecular Probe; Invitrogen)を用いる。プレートリーダーでもセルタイプでもいいので蛍光光度計が必要。
(3)Agilent BioAnalyzer2000 (Agilent Technology)を用いる。専用機が必要。
(4)念入りな精製過程を経て吸光度測定する。
が、今思いつく測定手段です。

Q相関係数についてくるP値とは何ですか?

相関係数についてくるP値の意味がわかりません。

r=0.90 (P<0.001)

P=0.05で相関がない

という表現は何を意味しているのでしょうか?
またMS Excelを使ってのP値の計算方法を教えてください。

よろしくお願い致します。

Aベストアンサー

pは確率(probability)のpです。全く相関のない数字を組み合わせたときにそのr値が出る確率をあらわしています。

統計・確率には100%言い切れることはまずありません。というか100%言い切れるのなら統計・確率を使う必要は有りません。
例えばサイコロを5回振って全て同じ目が出る確率は0.08%です。そんな時、そのサイコロを不良品(イカサマ?)と結論つけるとわずかに間違っている可能性が残っています。ただ、それが5%以下ならp=0.05でそのサイコロは正常ではないと結論付けます。
それが危険率です。(この場合はp=0.1%でもいいと思いますが)
相関係数においても相関の有無を結論つけるにはそのrが偶然出る確率を出すか、5%の確率ならrがどれぐらいの値が出るかを知っておく必要が有ります。

>r=0.90 (P<0.001)

相関係数は0.90と計算された。相関がないのに偶然r=0.90 となる確率は0.001以下だと言ってます。

>P=0.05で相関がない

相関がないと結論。(間違っている確率は5%以下)だと言ってます。

エクセルでの計算ですが、まず関数CORRELを使ってr値を出します。xデータがA1からA10に、yデータがB1からB10に入っているとして

r=CORREL(A1:A10,B1:B10)

次にそのr値をt値に変換します。

t=r*(n-2)^0.5/(1-r^2)^0.5

ここでnは組みデータの数です。((x1,y1),(x2,y2),・・・(xn,yn))
最後に関数TDISTで確率に変換します。両側です。

p=TDIST(t値,n-2,2)

もっと簡単な方法があるかも知れませんが、私ならこう計算します。(アドインの分析ツールを使う以外は)

pは確率(probability)のpです。全く相関のない数字を組み合わせたときにそのr値が出る確率をあらわしています。

統計・確率には100%言い切れることはまずありません。というか100%言い切れるのなら統計・確率を使う必要は有りません。
例えばサイコロを5回振って全て同じ目が出る確率は0.08%です。そんな時、そのサイコロを不良品(イカサマ?)と結論つけるとわずかに間違っている可能性が残っています。ただ、それが5%以下ならp=0.05でそのサイコロは正常ではないと結論付けます。
それが危険率です。(この場...続きを読む

Q蛋白の分子量(kDa)を調べる方法

かなり低レベルな質問なのですが、、、、
分からなくて困っています
約750個のアミノ酸からなる蛋白の分子量を知りたいのですが、どうやって調べたらいいのでしょうか?
よろしくお願いします

Aベストアンサー

アミノ酸配列データがあるなら、計算してくれるソフトウェアがあります。市販の遺伝子解析ソフトウェアには必ずついている機能ですが、ウェブ上でできるサイトもあります。たとえば

http://us.expasy.org/tools/pi_tool.html

実験的に調べるなら、SDS-PAGE、ゲルカラムクロマトグラフィ、TOF-MASSなど、材料や精度に応じていろいろ方法があります。


このQ&Aを見た人がよく見るQ&A

人気Q&Aランキング

おすすめ情報