Come BioRender consiglia il test statistico giusto per i tuoi dati

Scegliere il test statistico giusto è uno dei dubbi più comuni nell’analisi dei dati. BioRender Graphing elimina le incertezze eseguendo automaticamente controlli diagnostici sui tuoi dati e consigliando il test più appropriato prima di eseguire l’analisi. Questo articolo spiega come funziona il processo, quali controlli vengono eseguiti e come interpretare i consigli.

Come funziona il sistema di suggerimenti

Quando fai clic su Run analysis, BioRender esegue in background una serie di controlli delle assunzioni sui tuoi dati prima di mostrarti un modulo per la configurazione dell’analisi. In base ai risultati di questi controlli, il test più appropriato viene contrassegnato come "Recommended" nel pannello Review analysis sulla destra.

Il pannello dei suggerimenti mostra:

• Il test consigliato
• Quali controlli sono stati eseguiti
• Il significato dei risultati in un linguaggio semplice

Esempio di seguito

💡 Importante: i suggerimenti di BioRender sono un punto di partenza basato su criteri statistici. La decisione finale spetta sempre a te. Il ragionamento viene mostrato in modo trasparente, così puoi concordare con il suggerimento, ignorarlo o discuterne con un collega.

I controlli delle assunzioni eseguiti da BioRender

Test statistici diversi hanno requisiti diversi riguardo alla struttura e alla distribuzione dei tuoi dati. BioRender controlla automaticamente quelli più importanti:

Test di normalità di Shapiro-Wilk

Molti test statistici comuni, inclusi i t-tests e le ANOVAs, presuppongono che i dati seguano una distribuzione normale (a campana). Il test di Shapiro-Wilk verifica se questa assunzione è valida per il tuo set di dati.

Shapiro-Wilk su dati trasformati logaritmicamente

Se i dati originali non superano il controllo di normalità, BioRender verifica automaticamente se i dati trasformati logaritmicamente sono normali. Molte misurazioni biologiche, come le concentrazioni di citochine, le intensità di fluorescenza e l’espressione genica, sono per natura log-normali; per questo, questo secondo controllo spesso “salva” i dati, consentendo di utilizzare un approccio parametrico. Se il controllo viene superato, BioRender consiglia la versione lognormale del t-test o dell’ANOVA, che esegue il test parametrico sui valori trasformati logaritmicamente. Questa è una soluzione preferibile all’alternativa non parametrica perché conserva più informazioni sull’entità del tuo effetto.

Test di Levene per l’uguaglianza delle varianze

I test parametrici presuppongono inoltre che la varianza tra i gruppi sia approssimativamente uguale. Il test di Levene verifica se questa condizione è soddisfatta.

Cosa visualizzi nel pannello Review Analysis

Il suggerimento viene visualizzato nel pannello Review analysis quando apri la configurazione dell’analisi. 

Mostra:

• Il test consigliato, preselezionato nel menu a discesa
• Una spiegazione in linguaggio semplice intitolata “What this analysis does”, ad esempio: “I tuoi dati soddisfano le assunzioni per un t-test non appaiato” oppure “I tuoi dati non soddisfano l’assunzione di normalità per la correlazione di Pearson. La correlazione di Spearman è consigliata come alternativa non parametrica.”
• Una spiegazione "When to use" che descrive le condizioni appropriate per il test consigliato

Esempi di seguito:

I risultati dei test di Shapiro-Wilk e di Levene sono sempre inclusi nel report completo dell’analisi, così puoi documentare i controlli delle assunzioni nella sezione dei metodi.

Ignorare un suggerimento

Non sei mai obbligato a utilizzare il test consigliato. Se vuoi usare un test diverso, apri il menu a discesa nel pannello Review analysis e seleziona l’opzione che preferisci.

Se selezioni un test che non è coerente con le assunzioni dei tuoi dati, ad esempio scegliendo un test parametrico quando il controllo di normalità non viene superato, BioRender mostrerà un avviso che spiega perché il test consigliato rimane preferibile e a cosa rinunci ignorandolo. In questo modo puoi prendere una decisione informata, invece di vederti semplicemente impedire la scelta.

Alcuni test potrebbero apparire disabilitati se la struttura dei tuoi dati non soddisfa i requisiti di base. Passa il cursore sul tooltip per capire il motivo.

💡 Perché è importante per i team: quando tutti i membri di un team utilizzano l’analisi guidata di BioRender, le analisi vengono eseguite in modo coerente, utilizzando gli stessi test, gli stessi controlli delle assunzioni e la stessa logica, indipendentemente dal livello di conoscenza statistica dei singoli membri. Questo riduce la variabilità tra i membri del laboratorio e semplifica la documentazione e la riproducibilità dei metodi.

Domande frequenti

Posso fidarmi sempre del suggerimento? 

I suggerimenti si basano su criteri statistici consolidati e sono appropriati per la maggior parte dei comuni set di dati di ricerca. Tuttavia, rappresentano un punto di partenza: quando prendi la decisione finale, dovresti sempre considerare le convenzioni del tuo campo e il tuo specifico disegno sperimentale.

Cosa succede se il mio set di dati è molto piccolo? 

I test di normalità come Shapiro-Wilk hanno una potenza limitata con campioni molto piccoli (ad es. n < 5 per gruppo). In questi casi, il test potrebbe non rilevare la non normalità anche se presente. Considera la plausibilità biologica della normalità nei tuoi dati insieme al risultato del test.

I risultati del controllo delle assunzioni compariranno nell’output della mia analisi? 

Sì. I risultati dei test di Shapiro-Wilk e di Levene's sono inclusi in ogni report dell’analisi, così puoi riportarli nella sezione dei metodi.

Quale motore statistico utilizza BioRender? 

Tutte le analisi vengono eseguite utilizzando R (versione 4.5.1). Consulta l’articolo Analisi statistiche in BioRender Graphing (metodologia) per l’elenco completo dei pacchetti e delle funzioni utilizzati.

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