18강 / 20강

반복이라는 말의 두 뜻 — 기술적 반복과 생물학적 반복

논문 「n = 3 independent experiments」 가 뜻하는 것

논문 Fig. 3 의 설명에 이런 구절이 있습니다 — n = 3 independent experiments.

independent 라는 말이 핵심입니다. 반복에는 두 종류가 있어요.

기술적 반복 (technical)

같은 시료를 여러 번 잰다
한 튜브를 세 웰에 나눠 qPCR

알려 주는 것: 측정의 정밀도
n 으로 세면 안 된다

생물학적 반복 (biological)

실험을 따로 다시 한다
다른 날, 다른 계대, 다른 배지

알려 주는 것: 결과의 재현성
이것이 진짜 n

기술적 반복을 n 으로 세면 어떻게 될까요? 흩어짐이 작아 보여 p 값이 작게 나옵니다. 없는 유의성이 생기는 것이죠.

고등학생반복이라는 말의 두 뜻

"n = 3"이라고 적혀 있으면 무엇을 세 번 한 걸까요? 두 가지가 있습니다.

	기술적 반복	생물학적 반복
무엇을	같은 시료를 여러 번 측정	독립적으로 준비한 시료
재는 것	측정의 정밀도	생물학적 변동
예	같은 세포 용액을 3웰에	다른 날 · 다른 계대로 3번

통계 검정의 n은 생물학적 반복이어야 합니다.

고등학생왜 구분이 중요한가

같은 시료를 세 번 재면 값이 비슷하게 나옵니다. 그것을 n=3으로 세면 확신을 과장하게 돼요.

기술적 반복만 세면	일어나는 일
변동이 작아 보임	오차 막대가 작음
p값이 작아짐	유의하다고 결론
재현이 안 됨	다른 날 하면 다른 결과

한 사람에게 백 번 물어보는 것은 백 사람에게 한 번씩 묻는 것과 다릅니다.

실험을 딱 한 번 하고 아홉 번 잰 것이 어떻게 되는지 보세요.

Python 브라우저에서 실행

# 기술적 반복을 n 으로 세면 무슨 일이 생기나
import numpy as np
from scipy import stats
rng = np.random.default_rng(7)

진짜차이 = 0.35          # 두 군의 실제 차이 (임의 단위)
생물흩어짐 = 0.40        # 실험 간 차이 — 크다
기술흩어짐 = 0.06        # 같은 시료 재측정 — 작다

def 실험(n_bio, n_tech, 평균):
    vals = []
    for _ in range(n_bio):
        참 = rng.normal(평균, 생물흩어짐)              # 그날의 참값
        for _ in range(n_tech):
            vals.append(rng.normal(참, 기술흩어짐))     # 그것을 여러 번 잰다
    return np.array(vals)

print("생물학적 3회 · 기술적 1회  (올바른 n=3)")
p들 = [stats.ttest_ind(실험(3,1,0), 실험(3,1,진짜차이)).pvalue for _ in range(400)]
print(f"  p<0.05 로 나오는 비율 {np.mean(np.array(p들)<0.05):.1%}")

print()
print("생물학적 1회 · 기술적 9회  (잘못 세면 n=9 로 보인다)")
p들 = [stats.ttest_ind(실험(1,9,0), 실험(1,9,진짜차이)).pvalue for _ in range(400)]
print(f"  p<0.05 로 나오는 비율 {np.mean(np.array(p들)<0.05):.1%}")
print()
print("아래쪽은 '유의' 가 훨씬 자주 나옵니다.")
print("그런데 그 유의성은 진짜 차이가 아니라 '그날의 값' 을 여러 번 잰 결과일 뿐입니다.")

고등학생'독립 실험'이 뜻하는 것

SI의 "n = 3 independent experiments"는 생물학적 반복을 뜻합니다. 무엇이 달라야 독립일까요?

독립성의 정도	내용
강함	다른 날 · 다른 계대 · 다른 배지 로트
중간	다른 날 · 같은 세포 배치
약함	같은 날 · 다른 웰

서로 다른 변동의 원인이 들어가야 독립입니다 — 같은 날 같은 배지면 그 변동이 안 들어갑니다.

고등학생둘 다 하는 것이 정답

설계	내용
생물학적 반복 3회	독립 실험 — 통계의 n
각 실험에 기술적 반복 3웰	측정 오차를 줄임 — 평균 내서 하나의 값으로

기술적 반복은 평균 내서 하나로, 그 값 3개로 통계를 냅니다.

이렇게 하면 측정 잡음도 줄이고 통계도 정직해집니다. 그림 설명에는 "3 independent experiments, each with 3 technical replicates"처럼 적어요.

🤔 확인 문제

한 번 실험한 시료를 qPCR 로 세 웰에 나눠 재고 "n=3" 이라고 쓰면 무엇이 문제일까요?