細胞株での試験結果データの取扱いに関して質問です。

質問

細胞株での試験結果データの取扱いに関して質問です。

いま、ある細胞株に薬剤を添加し、反応（＝活性など）をみる試験をするとします。

　薬剤A　10well
　薬剤B　10well

（質問）---------------------------------------------------------------------------
　プレート上で細胞株へ薬剤A添加試験を同時10well、同様に薬剤B添加試験を同時10well試行して得られるデータを、それぞれ薬剤A：n=10、薬剤B：n=10とし、薬剤AとBの反応性の違いを統計解析にて検定し、p値を算出するというのはあまり意味がないことなのではないでしょうか？
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バラつきが小さいとされる細胞株の試験で有意差検定を実施するのは意味が無いというか、
バラつき（誤差）が小さければ、いくら臨床的意義のないような僅かな差（効果量）であっても有意差がつくことは統計学的に当然なはずです。
また細胞株での試験は臨床試験などとは違い、試行を複数回繰り返すことが容易です。
試行を繰り返せばβエラーが下がるため検出力が上がり、さらに有意差がつきやすくなります。
そのため細胞株の試験で有意差検定をするのはナンセンスで、
「薬剤A：代表値○, 薬剤B：代表値△」のように　「代表値を直接比較」　すれば済むのではないかと思います。

このような質問をしたのは、細胞株を用いた研究の論文や学会発表をみていると
いい結果であるかのうように見せるために、わざわざ意義の薄いと思われる有意差検定をしているのではと思う節があるからです。

細胞株から得られたデータで有意差検定するのはナンセンスだと思いませんか？
ご回答頂ける方お願いします。

回答No.2

cpbr

医学研究の世界ではよく言われていることなのですが、統計的に有意な差があったとしても、それが生物学的に意味のある差とはかぎらないということです。私が聞いた例は、血圧を少しだけ下げられる薬があったとする。血圧降下の程度が僅かでも、たくさんの人を対象に臨床試験を行えば統計的に有意な結果が得られるかもしれない。しかし問題は、そのほんの僅かの血圧降下に何か意味があるか、例えば、心臓病や脳卒中の発症率を下げられるかというものです。
ご質問の例では、細胞株を使った実験でどれぐらいの差が出ると生物学的に意味があると考えられるかが問題なのではないかと思います。例えばある酵素の活性を試験管内で統計的に有意に１０％抑えた薬剤をどう評価するかは統計学ではなく生物学の問題です。

回答No.1

elpkc

そのようなことがないように、
1-β検出力、Δ最小検出差を考えた分散分析を主体とし、推定としての信頼限界を考慮して判断するべきものといわれています。