Hallo July!
Okay, da muss ich mir erstmal Literatur hernehmen und schauen
was sich dahinter verbirgt 
Gehört hab ich davon schon, aber
mehr auch nicht…
Och, das ist nichts anderes als ein t-Test für den Vergleich von MEHR als 2 Mittelwerten. Mein Vorredner sagt, es gäbe einen „Mehrstichproben-Test“ auch als Erweiterung des Welch-Tests. Das ist mir aber nicht bekannt. (t-Test nimmt man bei normalvert. Daten mit homogener Varianz, der Welch-Test ist ein t-Test mit Berücksichtigung unterschiedlicher Varianzen zwischen den Stichproben) Unabhängig davon solltest du prüfen, OB der Welch-Test überhaupt notwendig ist (oder ob du stattdessen den t-Test [bzw. ANOVA] nehmen kannst). Wenn die Varianzen in den Gruppen unterschiedlich sind, stellt sich nämlich die Frage, WARUM dem so ist. Meist ist dann experimentell was nicht ok, es gibt einen „Bias“ (Verzerrung) oder die Daten sind nicht wirklich normalverteilt oder oder.
Zur ANOVA findest du ganz viel in Googel, Wikipedia etc.
Zum Weiterlesen noch ein paar Links:
http://www.faes.de/Basis/Basis-Lexikon/basis-lexikon…
http://www.reiter1.com/Glossar/Glossar.htm
http://onlinestatbook.com/
http://www.statsoft.com/textbook/stathome.html
http://faculty.vassar.edu/lowry/webtext.html
http://davidmlane.com/hyperstat/index.html
Okay, auch hier brauch ich glaub ich Nachhilfe…
Ein Beispiel:
Du möchtest herausfinden, ob EINE PERSON hellseherische Fähigkeiten hat. Dazu machst du einen Test und prüfst das Ergebnis auf dem 95%-Konfidenzniveau. Langfristig wirst du so - wenn es in Wahrheit KEINE Hellseher gibt! - in 5% ein (falsch-)positives Testresultat bekommen („Ja, die Person ist ein Hellseher“).
Das war ein einzelner Test. Jetzt stellst du die Frage anders und willst wissen, ob es ÜBERHAUPT Hellseher gibt. Dazu testest du eine Gruppe von sagen wir 20 Personen genau wie oben. Du erwartest natürlich nicht, dass JEDE Person ein Hellseher ist, aber WENN es Hellseher gibt, sollte - so hoffst Du ja - unter den 20 Leuten doch MINDESTENS einer dabei sein (Dir ist also EGAL, WER es sein wird). Wenn also mind. ein Ergebnis „statistisch signifikant“ ist, würdest du behaupten „Ja, es gibt Hellseher“. Der Typ-I-Fehler DIESER Aussage ist aber viel größer als 5%!!
Wie oben, bekommst du ja langfristig 5% (falsch-)positive Resultate. Bei 20 Tests ist die W’keit MINDESTES eines (falsch-)positive Resultats gemäß der Binomialverteilung 1 - (0.95)^20 = 0.64 als etwa 64% (und nicht, wie gewünscht 5%)!
In der Biologie sind das Fragestellungen, die mit einem Screening beantwortet werden. ZB.: Ist IRGENDEIN Gen/Molekül/… für den Effekt verantwortlich? Wenn du zB. testest, ob irgendeines der 25 an den DNA-Reparatursystemen beteiligten im mating-type switch involviert ist , dann wirst du fast sicher ein oder mehrere Gene identifizieren. Wenn die Aussage sein soll: „Ja, es sind Komponenten des DNA-Reparatursystems am mating-type switch beteiligt“ dann hast du alleine aufgrund des Screenings der Komponenten eine nur sehr geringe Konfidenz (wenn du jede Komponente auf dem 95%-Niveau testest).
Du meinst, ich müsste die drei Werte jeweils mitteln um dann
eine einzige Messreihe zu bekommen?
Naja, das hängt davon ab, WAS für proben das sind. (Primäre) humane Zellkuturen sind unbedingt je Spender als eine biologische Probe zu werten. Bei etablierten Zellkulturen (HeLa etc) kann man sich streiten, bei einzelligen Organismen ist - je nach Versuchsaufbau - meist die einzelne Zelle als biologische Probe zu sehen.
Das macht glaub ich bei mir nicht so richtig viel Sinn. Wie
gesagt, schlußendlich sind alle Bilder die ich vermesse von
verschiedenen Zellen; nur das jeweil 10 davon mit einem
einzelnen Schritt behandelt wurden.
Wie ich dich verstanden habe, handelt es sich um Hefe-Zellen. Somit wäre jede Zelle eine Probe. Du hast natürlich Recht, dass sich die Zellen von „Batch“ („Untersuchungs-Charge“) zu „Batch“ unterscheiden, weil zB. das Medium älter war, die Temperatur im Labor nicht gleich, die einen Zellen morgends, die anderen Mittags untersucht wurden usw. Daher ist es sinnvoll, nachzusehen, OB es zwischen Batches unterschiede gibt. Dann kann man Fehlerursachenforschung betreiben oder Ausreißer eliminieren, um das eigentliche Ergebnis besser herauszuarbeiten. Dennoch gilt auch hier: man macht generell Wiederholungen, damit sich Schwankungen zwischen den Batches „rausmitteln“.
was wäre jetzt ein technisches Replikat?
Bei deinen Hefen ist nicht sinnvoll, zwischen technischen und biologischen Replikaten zu unterscheiden. Doch nimm - zur Verdeutlichung - mal an, du würdest histologische Schnitte untersuchen . ZB. interessiert dich, ob ein bestimmtes Protein in bestimmten Zellen bei Frauen in höherer Konzentration vorliegt als bei Männern. Du hast Präparate von 4 Frauen und 4 Männern. Von jedem Präparat machst du 3 Schnitte und färbst das betreffende Protein. Die drei Schnitte je Person sind als EINE einzige Probe zu behandeln. Die drei Schnitte/Färbungen sind also TECHNISCHE Replikate. Jede Person hingegen ist ein BIOLOGISCHES Replikat (4 in jeder Gruppe). Also auch, wenn du am Ende 4x3 Schnitte von Frauen und nochmal 4x3 Schnitte von Männern ausgewertet hast, so hast du doch nur 4 + 4 Werte, um zB. in einem t-test zu prüben, ob die Färbeintensität zwischen Frauen und Männern unterschiedlich ist.
Hmm, ich glaube hier komme ich nicht ganz hinterher. Warum ist
mein Konfidenzniveau dann kleiner???
S.o.
LG
Jochen
Danke!