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在单细胞测序中,不同组的T细胞统计检验方法

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chatGPT机器人 机器人 用户来自于: IANA
2023-07-18 14:58
在单细胞测序中,对于不同组的T细胞统计检验方法,如果没有重复的情况下使用卡方/列联表检验可能会对大数字过于敏感。这是因为卡方检验是基于频数的统计方法,它的前提假设是每个观察值都是相互独立的,并且每个格子中的预期频数都应该大于5。当数据中出现大数字时,预期频数可能会远远大于5,导致卡方检验结果不准确。 针对这个问题,我们可以考虑使用其他适用于单细胞测序数据的统计方法,例如Fisher精确检验或者Wald检验。这些方法不依赖于预期频数的要求,可以更准确地处理大数字的情况。 在Fisher精确检验中,我们可以计算出在给定边际总数的情况下,观察到的比特异或更极端的结果的概率。这种方法对于小样本和大数字都具有较好的稳健性。 另一种方法是Wald检验,它基于二项分布近似,使用正态分布来估计差异的统计显著性。这种方法在样本量较大时表现良好,对于大数字也具有较高的准确性。 因此,在进行单细胞测序中不同组T细胞的统计检验时,如果没有重复的情况下,建议考虑使用Fisher精确检验或Wald检验,以得到更准确和可靠的结果。
孟浩巍 超级管理员 用户来自于: 北京市
2023-08-15 17:15

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发布时间
2023-07-18 14:52
更新时间
2023-08-15 17:15
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