Cómo pueden dos experimentos ser comparados cuando se tienen diferentes controles?

Question

Experimento 1: los ratones de genotipo1 en comparación con sus hermanos de camada de tipo salvaje,
Experimento 2: los ratones de genotype2 en comparación con sus hermanos de camada de tipo salvaje.

(Cada experimento en su propio derecho es bastante sencillo: Para determinar si el tratamiento experimental (=el genotipo) tiene un efecto significativo sobre la variable a medir, de hacer un two-sample t-test.)

Mi problema es el siguiente: El experimento 1 y 2 se realizaron en forma independiente el uno del otro. Miden la misma variable y tienen diferentes grupos experimentales (ratones de dos genotipos diferentes), con sus respectivos hermanos de camada de tipo salvaje que actúa como grupo de control (los hermanos de camada de tipo salvaje de ambos experimentos tienen el mismo genotipo, pero son de diferentes jaulas y de los diversos generación de ratones y no puede, por diversas razones, se consideran idénticos).

Otro problema de confusión es que el experimento 1 y 2 se realizaron y analizaron por 2 observadores distintos, lo cual es otra razón para considerar independientes el uno del otro.

Lo que me gustaría hacer es comparar los ratones de genotipo1 con los ratones de genotype2. Yo podría, básicamente, sólo tienes que ir adelante y hacerlo con los datos que tengo, pero debido a las razones expuestas y porque es considerado una buena práctica en experimentos con ratones para siempre sólo comparar los compañeros de camada (en un esfuerzo para reducir la variabilidad interindividual), esto no es factible.

Así que, probablemente, la única manera de lograr esta comparación (algo dirtily) es de alguna manera normalizar los datos. Por desgracia, no es inherente a la asociación o de vinculación entre los sujetos en los grupos experimental y de control, por lo que la única estrategia que se me ocurre es para restar de la medición de la variable de cada sujeto experimental el grupo control la media y dividir por el grupo de control SD. Me gustaría, a continuación, compare los datos normalizado el uso de un independiente two-sample t-test (después de la prueba de igualdad de varianzas).

Tengo mis dudas de si este enfoque es legítimo y agradecería mucho cualquier comentario o aclaración de la pregunta.

Answer 1

Has mirado en la adecuación de los meta-análisis de las técnicas para su problema? No sé cómo de común es el meta-análisis están dentro de las ciencias biológicas, sino social/psicológico de investigación se ocupa mucho de experimento de comparación de problemas.

He aquí un extracto de salvia (editores de esos pequeños libros verdes puede que la hayan visto) sobre el tema, describiendo algunas de sus técnicas comunes:

https://docs.google.com/viewer?url=http%3A%2F%2Fwww.uk.sagepub.com%2Fburns%2Fwebsite%2520material%2FChapter%252022%2520-%2520Meta-Analysis.pdf

(si el enlace no funciona google "Capítulo 22 Meta-Analysis")

Answer 2

Mi problema es el siguiente: el Experimento 1 y 2 se llevaron a cabo en un de forma independiente el uno del otro. Miden la misma variable y tienen diferentes grupos experimentales (ratones de dos genotipos diferentes), con sus respectivos hermanos de camada de tipo salvaje que actúa como grupo de control (los hermanos de camada de tipo salvaje de ambos experimentos tienen el mismo genotipo, pero son de diferentes jaulas y de los diversos generación de ratones y no puede, por diversas razones, se consideran idénticos).

Si usted no está dispuesto a considerar los controles idénticos debido a la diferencia en la generación, entonces ¿por qué está usted dispuesto a utilizar una hipótesis nula de que tipo salvaje y mutante son idénticos? En el último caso, usted sabe que hay una diferencia, y probablemente incluso tienen una teoría que predice un efecto sobre la medida de resultado. Suena como la presencia de una diferencia en sí y de por sí no es de interés (la respuesta pruebas de significación se proporcionan), en lugar usted está interesado en el efecto aparente de tamaño.

es considerado una buena práctica en experimentos con ratones para siempre sólo comparar salvaje (en un esfuerzo para reducir la inter-sujetos la variabilidad), esto no es factible.

Esto trae a colación la pregunta de qué es la "población" está intentando extraer inferencias acerca de. Por el sólo uso de la camada parece que la población es solo que en conjunto específico de los animales. A su vez, esto trae la pregunta de cómo va a justificar la generalización de un efecto del tratamiento a otros grupos de animales. ¿Tiene usted razón para esperar que el posiblemente gran camada efecto no interactúa con el tratamiento? También, si el genotipo diferencias afectan a los individuos en una variedad de formas, que dependen de otros factores, esto podría parecer de interés científico. Tal vez la variabilidad individual debe ser estudiado más que reducida.

Si los controles se tienen resultados similares para ambos estudios, esto podría ser tomado como evidencia (aunque de manera limitada evidencia con n=2 estudios, pero eso es todo lo que tienes) que cage/generación/observador/unknown efectos no son muy fuertes. Acabo de comparar gráficamente los intervalos de confianza de mutant1, mutante 2, el et1 y et2. O mejor, si usted tiene el individuo se comparan los datos de las distribuciones.

Si los controles no son similares, y nadie sabe por qué, más allá de la vaga "camada", me gustaría ser escéptico de que la situación experimental es entendido y controlado suficientemente bien como para sacar fuerte inferencia acerca de los efectos del tratamiento de todos modos. En lugar de la investigación la comparación de los tratamientos de los controles que debe ser estudiado hasta las influencias importantes en el resultado se entiende lo suficientemente bien como para obtener resultados consistentes en los diferentes laboratorios.

Answer 3

Un enfoque para tomar (pero asegúrese de que usted se sienta cómodo con las suposiciones, etc.) es para hacer una de dos vías de análisis de la varianza. El primer factor sería la basura/jaula/generación con 2 niveles y el otro factor sería entonces el genotipo de interés frente a la de tipo salvaje. Hay diferentes maneras en que los términos en un 2-way anova puede ser codificada, pero si se utiliza 0 para el 1 litera y 1 para el 2do basura y 0 para los de tipo salvaje y 1 para el genotipo de interés e incluir la interacción, el efecto de la basura se estima la diferencia entre los 2 tipos silvestres (por lo que el efecto de generación, jaula, etc.). El principal efecto de genotipo será la medida de la diferencia de la de tipo salvaje en la basura 1. La pieza interesante será la interacción que se va a medir la diferencia entre los 2 genotipos de interés, por encima y más allá de los efectos de la basura y el 1 de genotipo diferencia, que suena como lo que queremos estimar.