Analisi statistica: Test disponibili e come eseguirli

Quando possibile, la guida all’analisi di Graphing consiglia il test più appropriato in base ai tuoi dati, eseguendo controlli di normalità e varianza uguale in background così non devi cercarli o chiedere a un esperto. Se scegli un test diverso, BioRender spiegherà il compromesso in modo che tu possa eseguire le analisi in modo coerente, ogni volta.

Indice

• Come funziona la guida all’analisi
• Test t
• ANOVA a una via
• ANOVA a due vie
• Test di confronti multipli
• Regressioni lineari
• Regressione dose-risposta
• Curve di crescita
• Analisi di sopravvivenza
• Regressione logistica
• Correlazione

Come funziona la guida all’analisi

BioRender esegue automaticamente due controlli di assunzione per i test categorici in background (test t e ANOVA):

Il test consigliato è contrassegnato con un badge nel pannello di analisi. Puoi sovrascriverlo in qualsiasi momento: se selezioni un test che non corrisponde alle assunzioni dei tuoi dati, BioRender spiegherà perché continua a raccomandare il test originale così potrai comprendere il compromesso. Alcuni test potrebbero apparire disattivati se i tuoi dati non soddisfano i requisiti: passa il mouse sul tooltip per capire il motivo.

📌 Nota: Questi suggerimenti sono linee guida. Considera sempre le convenzioni del tuo campo quando prendi la decisione finale.

Test t

Usa i test t per confrontare le differenze tra due gruppi. BioRender offre le seguenti opzioni:

• Test t non appaiato
• Test t non appaiato con correzione di Welch (test t di Welch)
• Test t appaiato
• Test U di Mann-Whitney (non parametrico)
• Test dei ranghi con segno di Wilcoxon per coppie abbinate (non parametrico)

Configurare un test t

1. Nella pagina di modifica del grafico, clicca su + Esegui nuova analisi.
2. Se il tuo dataset ha due gruppi, verrà suggerito un test t. Le statistiche descrittive (media, mediana, deviazione standard, ecc.) sono calcolate automaticamente con ogni test.
3. Usa il pannello di analisi per selezionare il test appropriato. Il test consigliato è contrassegnato con un badge: passa il mouse sopra per una spiegazione del motivo per cui è stato suggerito.
4. Affina la tua analisi nel Passo 2.
5. Scegli il tuo approccio di test dell’ipotesi (valore P) nel Passo 3.
6. Clicca su Esegui. I risultati appariranno nel pannello di analisi e i confronti significativi saranno automaticamente evidenziati sul grafico.

ANOVA a una via

Usa un’ANOVA a una via per confrontare le differenze tra tre o più gruppi. Opzioni disponibili:

• ANOVA a una via
• ANOVA a una via di Welch
• Test di Kruskal-Wallis (non parametrico)

Configurare un’ANOVA a una via

1. Nella pagina di modifica del grafico, clicca su + Esegui nuova analisi.
2. Se il tuo dataset ha tre o più gruppi, verrà suggerita un’ANOVA a una via. Le statistiche descrittive sono riportate automaticamente con il risultato dell’analisi.
3. BioRender raccomanderà un test adatto, contrassegnato con un badge. Passa il mouse sopra per una spiegazione.
4. Se desideri cambiare il test preferito, seleziona il test e configura eventuali impostazioni aggiuntive.
5. Affina la tua analisi nel Passo 2.
6. Scegli i gruppi per il test di confronti multipli nel Passo 3.
7. Clicca su Esegui Analisi.

💡 Suggerimento: Se il risultato dell’ANOVA è significativo, probabilmente vorrai eseguire un test di confronti multipli per identificare quali gruppi specifici differiscono. Consulta la sezione Confronti Multipli qui sotto.

ANOVA a due vie

Usa un’ANOVA a due vie per analizzare l’interazione tra due variabili indipendenti.

Configurare un’ANOVA a due vie

1. Nella pagina di modifica del grafico, clicca su + Esegui nuova analisi.
2. Seleziona ANOVA a due vie dal menu a tendina del tipo di analisi.
3. Seleziona i gruppi che vuoi confrontare (minimo 2 per variabile indipendente) e scegli il disegno sperimentale nel Passo 2.
4. Decidi se eseguire test di confronti multipli nel Passo 3. Se sì, scegli quali gruppi confrontare e seleziona il test post-hoc. BioRender suggerisce un test appropriato in base ai tuoi dati, contrassegnato con un badge.
5. Clicca su Esegui Analisi.

Misure ripetute

Se i tuoi dati sono stati campionati ripetutamente dagli stessi soggetti (ad esempio nel tempo), puoi configurare un’ANOVA a misure ripetute con i seguenti passaggi:

1. Seleziona “Misure Ripetute” nel Passo 2.
2. Seleziona la variabile dei dati contenente identificatori unici per soggetto come ID Soggetto.
   Se i tuoi dati sono stati formattati per Prism, Smart Data Import avrà aggiunto una variabile “repliche” per il formato delle colonne di repliche usato da Prism, che può essere usata come variabile ID soggetto.
3. Se esegui un’ANOVA a due vie, indica quale/i variabile/i cambiano per ogni campione ripetuto di un soggetto.
4. Se alcuni soggetti hanno dati incompleti, puoi opzionalmente adattare un modello a effetti misti selezionando “Analizza dati disponibili” sotto l’opzione Valori mancanti.
5. Opzionalmente specifica se vuoi tenere conto delle violazioni della sfericità. “Auto” eseguirà il test di Mauchly e applicherà la correzione di Greenhouse-Geisser se necessario.

Test di confronti multipli

Dopo un risultato significativo di ANOVA, i test di confronti multipli aiutano a identificare quali gruppi specifici differiscono. BioRender suggerisce un test post-hoc appropriato in base ai tuoi dati e al tipo di confronto.

Ecco tutti i test di confronti multipli offerti:

Per eseguire un test di confronti multipli, clicca su questa opzione nel Passo 3 nel pannello di analisi durante la configurazione della tua ANOVA. Scegli se confrontare tutti i gruppi tra loro o contro un gruppo di controllo: BioRender suggerirà il test appropriato in base alla tua selezione.

Regressione lineare

Usa la regressione lineare per analizzare la relazione tra due variabili continue.

Configurare una regressione lineare

1. Nella pagina di modifica del grafico, clicca su + Esegui nuova analisi.
2. Seleziona il tuo modello di regressione (semplice o con variabile di raggruppamento).
3. Decidi se vincolare l’intercetta Y a zero in base al tuo setup sperimentale.
4. Clicca su Esegui. La linea di miglior adattamento sarà automaticamente mostrata sul grafico insieme all’output della regressione.

📌 Nota: La regressione multipla non è attualmente disponibile, ma arriverà presto. Se hai una variabile categorica nella legenda del grafico, una regressione univariata per gruppo verrà eseguita automaticamente.

Regressione dose-risposta

Nota anche come curve dose-risposta, curve di Hill, equazione di Hill o analisi EC50/IC50. Usala per analizzare l’effetto di dosi variabili su una risposta misurata.

Configurare una regressione dose-risposta

1. Nella pagina di modifica del grafico, clicca + Esegui nuova analisi.
2. Seleziona il tipo di esperimento: Stimolazione o Inibizione, quindi clicca Continua.
3. Specifica se hai già trasformato in log i valori X usando base 10.
4. Decidi se vincolare la pendenza di Hill a 1, a seconda del tuo setup sperimentale.
5. Clicca su Esegui. BioRender adatta automaticamente la curva di miglior adattamento e la mostra sul grafico.

Adattamento globale della curva

L’adattamento globale della curva permette di adattare più set di dati insieme, testando se le curve dose-risposta condividono la stessa forma, confrontando le potenze (come EC50 o IC50) tra gruppi.

Per confrontare la pendenza di Hill o EC/IC50 tra gruppi:

• Vincola i parametri superiore e inferiore a un valore fisso o a un adattamento condiviso.
• Vincola la pendenza di Hill (se confronti EC/IC50) o EC/IC50 (se confronti la pendenza di Hill) a un adattamento condiviso.

BioRender adatta modelli dose-risposta condividendo tutti i parametri (ipotesi nulla) e con il parametro da confrontare adattato per gruppo. Poi esegue un test F per determinare se invalidare l’ipotesi nulla. I risultati di questo confronto si trovano nella pagina di analisi.

Curve di crescita

BioRender ha implementato una varietà di modelli non lineari comuni di crescita e stimerà i parametri rilevanti (ad es. valore iniziale e tasso di crescita) dai tuoi dati.

Modelli disponibili:

• Crescita esponenziale
  • Modellazione della crescita non vincolata da input su scala lineare o logaritmica.
• Crescita esponenziale con plateau
  • Usata per modellare una crescita che rallenta fino a un limite, come nell’occupazione del recettore o nella saturazione del segnale di fluorescenza.
• Crescita di Gompertz
  • Una curva sigmoidea in cui la crescita accelera rapidamente poi rallenta più gradualmente verso il limite. Il punto di inflessione è circa al 37% del massimo, comune nella modellazione della crescita tumorale e microbica.
• Crescita logistica
  • Una curva sigmoidea in cui la crescita accelera dal livello basale e poi rallenta simmetricamente verso un limite. Il punto di inflessione è al 50% del massimo, comune nella modellazione di colture batteriche dall’inoculazione alla fase stazionaria.
• Modello beta
  • Crescita che aumenta fino a un picco e poi diminuisce, comune nella cinetica della risposta immunitaria.

Analisi di sopravvivenza

Nota anche come analisi della durata o della storia degli eventi, è usata per stimare la probabilità che un evento si verifichi nel tempo. Le analisi di questi dati includono la stima di Kaplan-Meier e la regressione di Cox a rischi proporzionali.

Configurare un’analisi di sopravvivenza

1. Nella pagina di modifica del grafico, clicca + Esegui nuova analisi.
2. Seleziona quali gruppi vuoi analizzare
3. Seleziona quale/i metodo/i di confronto vuoi usare
4. Seleziona quale correzione per confronti multipli vuoi usare
5. Scegli un metodo per gestire i tempi di evento legati
6. Clicca su Esegui Analisi. BioRender adatta il modello e traccia la curva sul grafico.

Regressione logistica

Nota anche come regressione logit. Usa questa analisi per prevedere l’esito di un evento binario (es. vivo/morto, sì/no).

Configurare una regressione logistica

1. Nella pagina di modifica del grafico, clicca + Esegui nuova analisi.
2. Clicca su Esegui Analisi. BioRender adatta il modello e traccia la curva sul grafico.

Correlazione

Usa questa analisi per scoprire come due variabili sono correlate tra loro. Valori più alti di una variabile sono associati a valori più alti o più bassi dell’altra variabile?

Configurare un’analisi di correlazione

1. Nella pagina di modifica del grafico, clicca + Esegui nuova analisi.
2. Seleziona se vuoi fare una correlazione di Pearson o Spearman
3. Clicca su Esegui Analisi. BioRender calcola la correlazione e traccia la linea sul grafico.

Riepilogo

• Test t – Confronto tra due gruppi
• ANOVA a una via – Confronto tra tre o più gruppi
• ANOVA a due vie – Analisi dell’interazione tra due variabili indipendenti
• Confronti multipli – Identificare quali gruppi differiscono dopo un’ANOVA
• Regressione lineare – Valutare la relazione tra due variabili continue
• Regressione dose-risposta – Valutare le relazioni dose-risposta
• Analisi di sopravvivenza – Stimare la probabilità che un evento si verifichi nel tempo
• Regressione logistica – Prevedere l’esito di un evento binario
• Correlazione – Misurare come due variabili sono correlate tra loro