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Necesito ayuda para generar el gráfico de diferencia crítica (CD) de mis grupos usando Python. import Orange import matplotlib.pyplot as plt names = [“M1”, “M2”, “M3”, “M4”, “M5”, “M6”, “M7”, “M8”, “M9”, “M10”, “M11”, “M12”, “M13”] avranks = [11.85, 7.10, 10.30, 6.75, 7.15, 7.10, 10.85, 7.0, 7.55, 4.85, 5.20, 3.60, . . . Read more
Tengo un dataframe con los porcentajes de tipos de células en dos grupos de pacientes, como en este ejemplo: df <- structure(list(group1 = c(1.7, 1.8, 1, 8.2, 0), group2 = c(3.4, 8.3, 0, 7.1, 0)), row.names = c("B.cells.naive", "B.cells.memory", "Plasma.cells", "T.cells.CD8", "T.cells.CD4.naive"), class = "data.frame") Cada fila representa un tipo . . . Read more
Mientras intentaba realizar una prueba de Wilcoxon pareada para la variable “Metabolite”, noté diferentes valores de p entre wilcox_test() y wilcox.test() cuando probé la siguiente variable: structure(list(Visit = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, . . . Read more
Estás analizando datos no normales y desequilibrados. Después de realizar una prueba Kruskal-Wallis significativa, deseas realizar una Comparación Múltiple de Medias: Contrastes de Dunnett. Has definido un modelo (ver abajo), pero esto no te da las comparaciones entre cada tratamiento y el control específico. “` Concentration origin condition response .normresponse . . . Read more
Intuitivamente pensaría que disminuir el umbral de valor-O resultaría en menos descubrimientos falsos, pero ¿esto siempre es cierto o hay situaciones en las que no lo es?