Z-factor
zスコアまたは z値 と混同しないでください は、統計におけるZ因子についてです。ガス圧縮係数に圧縮係数を。
Z因子は、の尺度である統計的 効果の大きさ。ハイスループットスクリーニング（Z-prime としても知られ、一般にZ ‘と表記され、特定のアッセイの応答がさらに注意を払うのに十分な大きさであるかどうかを判断するために使用するます。
コンテンツ
1 バックグラウンド2 意味 3 解釈
4 制限事項
5 も参照してください
6 参考文献
7 参考文献
バックグラウンド
ハイスループットスクリーニングでは、実験者は未知のサンプルの多数（数十万から数千万）の単一測定値をポジティブおよびネガティブコントロールサンプルと比較することがよく実験条件と測定の特定の選択は、アッセイと呼ばれます。大画面は時間とリソースが高価です。したがって、大画面を開始する前に、より小さなテスト（またはパイロット）画面を使用してアッセイの品質を評価し、ハイスループット設定で有用かどうかを予測しようとします。Zファクターは、フルスケールのハイスループットスクリーニングで使用するための特定のアッセイの適合性を定量化する試みです。
意味
：Z因子は、4つのパラメータで定義されている手段（ μ
{ mu}
）および標準偏差（ σ
{ sigma}
）ポジティブ（p）コントロールとネガティブ（n）コントロールの両方（ μ { mu _ {p}}
、
σ { sigma _ {p}}
、 と
μ { mu _ {n}}
、
σ { sigma _ {n}}
）。これらの値が与えられると、Zファクターは次のように定義されます。
Zファクター 1− 3（（ σ +
σ ）。 | μ −
μ |
{{ text {Z-factor}} = 1- {3（ sigma _ {p} + sigma _ {n}） over | mu _ {p}- mu _ {n} |} }
実際には、Zファクターは標本平均と標本標準偏差から推定されます。
推定Zファクター 1− 3（（ σ
^ + σ ^ ）。| μ
^ − μ ^ |
{{ text {Estimated Z-factor}} = 1- {3（{ hat { sigma}} _ {p} + { hat { sigma}} _ {n}） over | {帽子{ mu}} _ {p}-{帽子{ mu}} _ {n} |}}
解釈
Zファクターの次の解釈は次のとおりです。
Zファクター
解釈 1.0 理想。Zファクターは1を超えることはできません。
0.5から1.0の間
優れたアッセイ。次の場合に注意してください
σ=
σ{ sigma _ {p} = sigma _ {n}}
、0.5は、12の標準偏差の分離に相当します。
μ{ mu _ {p}}
と
μ{ mu _ {n}}
。
0から0.5の間
限界アッセイ。
0未満
アッセイが有用であるためには、ポジティブコントロールとネガティブコントロールの間にあまりにも多くの重複が
多くの種類の実験の基準では、Zファクターがゼロの場合、上記のような境界線の役に立たない結果ではなく、大きな効果量が示唆されることに注意して例えば、σ P =σ N = 1の場合、μ P = 6及びμ N = 0はゼロZファクタを与えます。しかし、これらのパラメータを持つ正規分布データのために、陽性対照値より少ない負の対照値よりもあろう確率は10で1未満である5。実行されるテストの数が多いため、ハイスループットスクリーニングでは極端な保守性が使用されます。
制限事項
Zファクターの定義における定数ファクター3は、正規分布によって動機付けられます。正規分布では、99％を超える値が平均の3標準偏差内で発生します。データが非常に非正規分布に従う場合、参照点（たとえば、負の値の意味）は誤解を招く可能性がもう1つの問題は、平均と標準偏差の通常の推定値がロバストではないことです。したがって、ハイスループットスクリーニングコミュニティの多くのユーザーは、平均を中央値に、標準偏差を絶対偏差の中央値に置き換える「ロバストZプライム」を好みます。ポジティブコントロールまたはネガティブコントロールのいずれかの極端な値（外れ値）は、Zファクターに悪影響を与える可能性があり、実際のスクリーニングでアッセイがうまく機能する場合でも、明らかに不利なZファクターにつながる可能性がさらに、同じアッセイで強度の異なる2つ以上のポジティブコントロールに単一のZファクターベースの基準を適用すると、誤解を招く結果につながります。 Zファクターの絶対符号により、Zファクターの統計的推論を数学的に導き出すのは不便です。最近提案された統計パラメータである厳密に標準化された平均差（SSMD）は、これらの問題に対処できます 。SSMDの1つの推定値は、外れ値に対してロバストです。
も参照してください
Zスコアまたは標準スコア
ハイスループットスクリーニング
SSMD
参考文献
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参考文献
Kraybill、B。（2005）「定量的アッセイの評価と最適化」（未発表のメモ）
Zhang XHD（2011）「最適なハイスループットスクリーニング：ゲノムスケールRNAi研究のための実用的な実験計画とデータ分析、ケンブリッジ大学出版局」”