再多說一句。對於clinical research，比如你比較300個control，300個cancer 病人。

看一個抗癌藥，一個placebo。由於數目大，intra-group的variation很大，所以你的mean有個20%差別，statistics可以算出來0.002，就很好了。

你比較正常細胞和cancer cells呢？同一個培養箱出來的，啥都一樣，你的差別如果隻有20%，但是由於intragroup variation小，哪怕statistics到十萬分之一，也是沒用的。statistician認為不錯，cell biologist卻知道這點變化根本沒生物學意義。on the flip side，你卻不可能去重複幾十次。其實那些小樣本的test的所謂小也要n=幾十的。所以這可能就是你認為的statistics不對。但是這個實驗要想發表，得發現抗癌藥怎麽殺死細胞的，所以得從各個方麵去驗證，這個就是bayesian的model，細節你可以自己去看。

公司分工細是好事，但是造成每個人知識麵太窄也是很多問題的原因。隻知道要statistics，卻不知道為什麽要，什麽才是正確的statistics。

所有跟帖： 

• 很多細胞株重複的實驗， 不是完全獨立的 ，統計上是correlated -sleepdonkey- ♂ (200 bytes) () 10/31/2013 postreply 21:25:46

• 哪個當然。隻要多重比較(超過兩組），statistics非常重要。 -知人知麵- ♂ (0 bytes) () 10/31/2013 postreply 21:32:13