첨부한 그림 파일의 막대그래프는
A(black), B(gray) 각 그룹 당 3개의 측정값으로부터 얻은 평균과 표준오차를 바탕으로 작성된 것인데
표준오차의 error bar를 보면, A그룹과 B그룹의 error bar가 Y축의 70%근방에서 겹치거나 거의 겹칠 것으로 보입니다.
이런 경우, 그림의 레전드에서 기술한 것 처럼 t-test에서 0.05 이하의 P-value를 얻는 것이 상식적으로 가능하다고 보시는지,
만약 가능하지 않다면, 위 막대그래프를 근거로 raw data를 역추산하여 t-test를 다시 해 볼 수 있는지요?
2. Control / Treatment 1 / Treatment 2
실험1. 억제율 80 / 90 /95 (%)
실험2. 억제율 75 / 82 /90 (%)
실험3. 억제율 83 / 90 /95 (%)
Control과 Treatment 1, Treatment 2의 특정 증상 억제율을 비교하는 실험을 독립적인 피험자들에게 위와 같이 3번 시행하였을 때
Control의 억제율 80, 75, 83 %를 모두 100%로 맞추고,
Control 억제율 100%에 맞춰 Treatment 1과 2의 재발률을 모두 아래와 같이 보정하여
예) 실험 1. Control 100/ Treatment 1. 90/80*100=112.6/ Treatment 2. 95/80*100=118.75
실험 2. Control 100/ Treatment 1. 82/75*299=102.5/ Treatment 2. 90/75*100=120 ...
위와 같이 계산된 값을 각 그룹의 억제율로 간주하고
각 그룹간 억제율의 차이가 통계적으로 의미가 있는지 one way ANOVA (혹은 Kurskal-Wallis Test)로 분석하는 방법이
통계학적으로 부적절하지는 않은지요?
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![제목 없음.png (12.5K) [2] DATE : 2013-06-08 14:57:26](javascript:file_download('./download.php?bo_table=qna&wr_id=213&no=0&sfl=&stx=&sst=wr_hit&sod=desc&sop=and&page=18', '%EC%A0%9C%EB%AA%A9+%EC%97%86%EC%9D%8C.png');){kind=link}