Das ist nur ein Auszug, eigentlich habe ich fast 80 verschiedene Gewebe zu analysieren. Ich will nun wissen, ob dieses Gen in einem Gewebe spezifisch ist, also ob ein Wertepaar signifikant erhöht ist.
Wie stell ich das am Besten an? ANOVA? Duncan?
du könntest eine varianzanalyse rechnen. dazu müsstest du die daten für SPSS umstellen.
es müsste eine spalte (variable) geben, in der die gewebeart verschlüsselt wird:
gewebe
1
1
2
2
3
3
usw. mit 1 = herz, 2 = leber, 3 = niere usw.
daneben würdes du die messung schreiben, so dass die beiden messwerte jeweils in die zeile kommen, die ihr gewebe verschlüsseln:
genchip
8.998497 (herz)
9.743556 (herz)
10.013561 (leber)
10.137574 (leber)
12.277407 (niere)
11.033957 (niere)
usw.
dann in SPSS: analysieren -> mittelwerte -> einfaktorielle anova: abhängige = genchip, faktor = gewebe; posthoc = bonferroni, games-howell: optionen: brown-forsythe & welch & deskriptive -> ok
in der anova-tabelle steht, ob sich irgendwo unterschiede zwischen den geweben ergeben. bei post-hoc steht, welche der gewebe sich unterscheiden.
2 messungen sind leider etwas wenig, weil man dann nicht davon ausgehen kann, dass das merkmal normalverteilt ist (voraussetzung der varianzanalyse) und es kann auch die voraussetzung der varianzgleichheit nicht getestet werden -> statt auf anova bei welch oder brown-forsythe die signifikanz des gruppenvergleichs ablesen, und statt bonferroni den games-howell betrachten.
man könnte auch t-tests für unabhängige stichproben oder die nonparametrische alternative mann-whitney-U-test rechnen. dazu müsste man die daten aber auf die gleiche weise umstrukturieren (bei auswertung mit spss).
