Plan de doble linterna

En estadística, un gráfico de doble linterna es un tipo de diagrama de dispersión en el que la media estandarizada de una variable de contraste ( SMCV ) se representa frente a la media de una variable de contraste que representa una comparación de interés. ^{[ 1 ]} El gráfico de doble linterna comúnmente utilizado es para la diferencia entre dos grupos en experimentos de alto rendimiento, como microarrays y estudios de cribado de alto rendimiento , en los que representamos la SSMD frente al cambio logarítmico promedio en los ejes y y x , respectivamente, para todos los genes o compuestos (como siRNAs o moléculas pequeñas ) investigados en un experimento. ^{[ 1 ]} En conjunto, los puntos en un gráfico de doble linterna se parecen a los haces de una linterna con dos cabezales, de ahí su nombre. ^{[ 1 ]}

Con el gráfico de doble linterna, podemos ver cómo los genes o compuestos se distribuyen en cada categoría en tamaños de efecto, como se muestra en la figura. Mientras tanto, también podemos ver el cambio de pliegue promedio para cada gen o compuesto. El gráfico de doble linterna es similar al gráfico de volcán . En un gráfico de volcán , el valor p (o valor q ), en lugar de SMCV o SSMD, se grafica contra el cambio de pliegue promedio ^{[ 2 ]} . ^{[ 3 ]} La ventaja de usar SMCV sobre el valor p (o valor q) es que, si hay algún efecto verdadero distinto de cero para un gen o compuesto, el SMCV estimado tiende a su valor poblacional mientras que el valor p (o valor q) para probar ninguna diferencia de medias (o media de contraste cero) tiende a cero cuando el tamaño de la muestra aumenta . ^{[ 4 ]} Por lo tanto, el valor de SMCV es comparable mientras que el valor del valor p o valor q no lo es en experimentos con diferentes tamaños de muestra, especialmente cuando muchos genes o compuestos investigados no tienen efectos exactamente cero. El gráfico de doble linterna presenta la misma ventaja que el SMCV, en comparación con el gráfico de volcán .

• Tamaño del efecto
• SSMD
• SMCV
• Variable de contraste
• ANOVA
• Gráfico de volcán (estadística)

• Zhang XHD (2011) "Cribado óptimo de alto rendimiento: diseño experimental práctico y análisis de datos para la investigación de ARN interferente a escala genómica, Cambridge University Press"