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我的统计学知识很少（生物学家，我知道这不是一个好的借口），并希望在此分析中获得一些帮助。我正在测量小鼠的肌肉纤维面积，其中一块肌肉受损（D），另一块肌肉未受损（U）；这样做是为了控制小鼠以及用药物治疗的一组。我希望评估这种药物是否会影响肌肉再生，使用纤维大小作为它们愈合程度的代表。每块肌肉大约有 100 根纤维，但数量不等，每只小鼠有 1 条 D 和 1 条 U 肌，每次处理有 3 只小鼠。

最初我只是简单地汇集所有纤维直径并使用 ANOVA（如 control-D、control-U、drug-D 和 drug-U），但我注意到小鼠之间的值差异很大，无论它们是否有药物与否。我希望取而代之的是每只小鼠的平均 D 与平均 U 肌肉的比率，并将种群与 t 检验进行比较；这听起来会更好地代表这个问题。但是我不知道要进行测试 - 我有标准偏差来找到每块肌肉的平均值，但是当我计算受损与未受损的比率时会发生什么？我如何确定药物是否对这些比率有显着影响？

如果有人可以向我指出更多信息，或者推荐一种更好的方法来解决这个问题，那就太好了！

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您应该使用的是奇数比测试。您需要构建一个看起来像这样的表。这是一个标准的奇数比：

-------------------------------------------------
                Trial Drug (+)   |   Control (-)
    Exposed (+)         a        |      b
---------------------------------|---------------    
 Not Exposed (-)        c        |      d
---------------------------------|---------------

所以我认为你的奇数比率看起来像这样：

   |---------------------------------------------------------|
   |                Trial Drug (+)   |   Control/Placebo (-) |
   |   # Damaged Muscles (+)     a   |      b                |
   | --------------------------------|-----------------------|    
   | # Non-Damaged Muscles (-)   c   |      d                |
   | --------------------------------|-----------------------|

Odds Ratio = (a / c) / (b / d)

= (a * d) / (b * c)

我认为奇数比 (OR) 的意思是，如果OR > 1，那么您的药物对肌肉修复具有积极 (+) 作用。如果OR = 1，那么您的药物与使用您的对照药物或安慰剂相比在统计学上没有差异。所以没关系。如果OR < 1，那么你的药物对肌肉修复的影响比你的对照/安慰剂更差，所以它会伤害你的老鼠。

a、b、c 和 d 可能代表每种情况下小鼠的总和。

有关如何进行奇数比和 OD 比置信区间的更多详细信息，您应该阅读美国国立卫生研究院的相关信息。

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2938757/

由于您正在处理因子，因此当您将其设为矩阵时，您可能希望在 2 x 2 表上使用 Pearson 卡方检验，这就是您获得 p 值的方式。如您所见，这可以在 R 中计算...

http://a-little-book-of-r-for-biomedical-statistics.readthedocs.io/en/latest/src/biomedicalstats.html

祝你好运！

于 2017-04-10T01:27:57.013 回答