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laura85
Nuovo Arrivato
106 Messaggi |
 Inserito il - 21 maggio 2009 : 21:06:18
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Salve a tutti.
sto scrivendo la mia tesi e mi serve un grosso consiglio il prima possibile.
la mia tesi verte sulla valutazione del gradi di attecchimento post-trapianto in pazienti affetti da sindrome di Wiskott-Aldrich e ovviamente trapiantati. Ma tale valutazione viene eseguita non mediante la classiza analisi molecolare basata sulla PCR Identifiler, ma sulla citofluorimetria a flusso, andando a visualizzare l'espressione della proteina WASp al FACS. ovviamente le cellule donatrici risulteranno WASp+ mentre quelle del ricevente WASp- e cosi si valuta l'attecchimento post-trapianto.
Ora vi chiedo...noi abbiamo visto che con i due test si ottiene lo stesso risultato per i 16 pazienti che ho analizzato
ma quale test statistico mi può dire che i due test sono comparabili???
nel senso che con la nostra analisi citofluorimetrica otteniamo risultati identici a quelli dell'analisi molecolare..ma come posso dimostrare ciò?
aiutatemi vi prego..il mio tutor vuole risultati...e io non so che fare
help me è urgente
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chick80
Moderatore
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11491 Messaggi |
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laura85
Nuovo Arrivato
106 Messaggi |
 Inserito il - 21 maggio 2009 : 21:44:12
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e come si fa?
io non so nulla di statistica aiutatemi...
chick per favore...  |
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laura85
Nuovo Arrivato
106 Messaggi |
Inserito il - 21 maggio 2009 : 21:48:11
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ad esempio...il test molecolare da 100% attecchimento sui CD3 e anche la nostra analisi al FACS dà 100%.....oppure cmq i valori di discostano di poco..ovviamente vedendoli fisicamente in una tabella uno di fianco all'altro si capisce che i due test sono uguali...danno valori uguali..
ma come lo si dimostra statisticamente???????????????????
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chick80
Moderatore
Città: Edinburgh
11491 Messaggi |
Inserito il - 21 maggio 2009 : 23:05:40
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Esatto, è quello che volevo dire, tu avrai qualcosa tipo:
analisi genetica | analisi FACS
5% | 8%
25% | 24%
80% | 83%
95% | 90%
10% | 6%
8% | 9%
99% | 96%
4% | 8%
Le metti in grafico e fai una regressione lineare. Puoi dire che le due tecniche variano linearmente (quando una aumenta anche l'altra aumenta con la stessa "velocità"). Puoi inoltre guardare il coefficiente di correlazione di Pearson (R2) per vedere la "bontà" della loro correlazione. Se le variabili fossero perfettamente correlate R2 sarebbe = 1, se non fossero per nulla correlate sarebbe = 0.
Un paio di note a riguardo (che potrebbero o non potrebbero applicarsi al tuo caso, ma sono sempre da tenere a mente):
1) l'interpretazione del coefficiente di correlazione comporta sempre un po' di arbitrarietà. Quanto alto è un coefficiente di correlazione alto? Dipende un po' dalla situazione...
Nel tuo caso probabilmente vorrai avere qualcosa > 0.9, ma in alcune situazioni anche 0.7 può essere "interessante" come valore.
2) R=1 NON implica linearità
Ovvero il fatto di ottenere un alto coefficiente di correlazione non implica che i dati siano linearmente correlati.
Vedi a riguardo:
http://en.wikipedia.org/wiki/Correlation#Common_misconceptions_about_correlation
3) E' importante considerare anche la pendenza della retta.
Ad es.
0% - 0%
10% - 1%
50% - 5%
100% - 10%
In questo caso le 2 variabili SONO linearmente correlate, MA la pendenza della curva non è 1 (come nell'esempio precedente) ma 0.1
Questo vuol dire che il secondo test potrebbe essere meno sensibile del primo, perchè sarà più difficile distinguere valori non troppo differenti. |
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TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
270 Messaggi |
Inserito il - 22 maggio 2009 : 00:25:26
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..uno degli errori più frequenti che si fa quando si valutano le performance di due test quantitativi è quello di usare il coefficiente di correlazione lineare e la regressione lineare.. c'è molta letteratura a riguardo.. (poi ve la giro..ora è tardi)...
primo motivo principale è l'impossibilità dei deu metodi sopra evidenziati di mettere in evidenza errori sistematici tra i deu metodi
ad esempio supponi che un metodo misuri sistematicamente il doppio dell'altro...se plotti i risultati avrai una retta perfetta e un R=1..
ma uno misura il doppio dell'altro.
tra i metodi corretti:
1. coefficiente di correlazione intraclasse ( analisi delle componenti della varianza)
2. analisi di regressione ortogonale
3. grafico di Bland-Altman
4. particolare uso delle curve di sopravvivenza
domani appena posso posto i riferimenti biblio!
ciao
TMax |
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chick80
Moderatore
Città: Edinburgh
11491 Messaggi |
Inserito il - 22 maggio 2009 : 08:28:26
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Beh, erano le considerazioni che ho fatto nella seconda parte della mia risposta quando dico che R=1 non implica linearità e che è importante guardare la pendenza della retta.
In realtà a Bland-Altman non ci avevo proprio pensato... è decisamente migliore come idea.
Gli altri test non li conosco sinceramente, ma sempre buono averli come referenza
Ad ogni modo con 16 punti potrebbe essere difficile avere una risposta molto precisa.
Ad ogni modo questa pagina potrebbe esserti utile
http://www.jerrydallal.com/LHSP/compare.htm |
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TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
270 Messaggi |
Inserito il - 22 maggio 2009 : 10:14:20
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si chick ..vero...(sorry) era tardi ieri quando ho scritto...
avevo i neuroni in fase di spegnimento :-)
grazie per il link
appena trovo il bottoncino per allegare i documenti vi invio articoli...
com'è che non lo trovo???
boh
TMax |
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chick80
Moderatore
Città: Edinburgh
11491 Messaggi |
Inserito il - 22 maggio 2009 : 10:23:37
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Perchè è un bottone segreto! 
Scherzo, devi usare il link " Rispondi" a fine pagina e non la "Risposta veloce".
PS: c'è un limite nella dimensione dei file allegabili (credo sia 3 o 5 Mb non ricordo bene) |
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laura85
Nuovo Arrivato
106 Messaggi |
Inserito il - 22 maggio 2009 : 10:24:17
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grazie...ora leggo con calma
siete molto gentili!!!
davvero...  |
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TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
270 Messaggi |
Inserito il - 22 maggio 2009 : 10:40:26
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...che ciula che sono!!!
:-))
...personalmente trovo molto efficace il metodo dell'analisi di sopravvivenza, la regressione proposta da Ludbrock (cioè la regressione ortogonale) è più difficile da 'spiegare' e capire..
al contrario il modello di survival è davvero molto semplice....
nel caso possa servire il codice di R per il grafico è molto semplice
ciao
TMax
Allegato:  survival agreement II.pdf
142,9 KB
Allegato: Comparing Methods of Measurement by Ludbrook.pdf
996,81 KB
Allegato: ATT00058.pdf
222,46 KB |
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