Измеряю количества цинка в клетках (лизирую в 2% SDS, потом развожу в HNO3 и на atomic absorbtion). В клеточных лизатах, до разведения кислотой, измеряю концентрацию белка. В конце концов выражаю количество цинка в нг на мкг белка, т.е. нормализую количество цинка на белок.
Во время измерения цинка в одном образце получаю 3 значения (ну, машина делает 3 измерения), из которых получаю среднее и st.dev.
Когда измеряю белок, делаю дупликаты, из которых тоже получаю среднее и st.dev.

У меня в итоге 2 средних значения (цинк и белок), которые я друг на друга делю (нормализую).

Вопрос следующий. Что делать со st.dev?
Или как найти st.dev нормализованного значения?

В принципе, можно делить каждое значение цинка из трипликата на каждое значение белка, но если, предположим мне надо будет полученное нормализованное значение тоже на что-то нормализовать, то там же количество переборов будет расти в геом.прогоессии.

Т.е. если упростить вопрос, если мы делим одну группу данных на другую, что делать с их станд. отклонениями?

Корень квадратный из суммы квадратов:

CV^2=CV1^2+CV2^2

"The law of error propagation"

Про ваше 1е стандартное отклонение, которое в многократном измерении одного и того же образца, забудьте, оно никакой роли не играет. Это так называемый precision измерения, и эта ошибка уже вошла в ошибку измерения разных образцов.

Ну и не забывайте, что считается относительная ошибка, которую потом можно пересчитать обратно в стандартное отклонение, если нужно.

Берете среднее значение по белку, затем каждое значение по цинку, делите на среднее значение по белку и по трем или более нормализованным значениям считаете среднее и стандартное отклонение. Стандартное отклонение по белку роли не играет. Оно показывает только разброс данных по белку.

Не получается, посчитал в Excele, не сходится.
отвлечемся от цинка, возьмем некоторые группы значений:

первая группа Вторая группа Нормализуем
значений Значений
a 64.8537 / d 93.3367 / 0.694836008 a/d
b 64.703 / e 92.7339 / 0.699352664 a/e
c 62.2918 0.693221423 b/d
1.437586377 std1 / 0.426243968 std2 / 0.697727584 b/e
0.667388069 c/d
0.671726305 c/e

0.014034577 std NORM

2.06665459 std1^2 0.18168392 std2^2 2.24833851 1.499446068

Std1^2+std2^2= 2.24833851

std norm по формуле (2.24833851)^0.5=1.499446068

std NORM по рассчету 0.014034577

Не сходиццо!

Все съехало, прошу прощения, но разобраться можно.

просто дайте первичные данные, а то непонятно где что

Первая группа
64.8537
64.703
62.2918


Вторая группа
93.3367
92.7339

Складываются ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ отклонения (т е ), дурик :-) Напр:

Mean 1=995 морковок Std 1= 48

Mean 2=38 попугаев Std=3

Mean 1/Mean 2=26.2 морковки на попугая

CV1=48/995=0.048 CV2=3/38=0.079

CV (морковки на попугая)=Sqrt(CV1^2+CV2^2)=Sqrt(0.0023+0.0062)=Sqrt(0.0085)=0.092

Std=26.2*0.092=2.4

и т. п.

Ладно Вам, у меня со статистикой всегда было тяжко

Юрий, а с автокорреляционной функцией у вас тоже так хорошо получается?

С АК на практике никогда не сталкивался пока что.

Жаль, что-то я там запутался слегка

См. прикреплённый файл.