Unter Network Of Hypotheses (NoH) finden sie den neuen Daten-Viewer.
Das Werkzeug erlaubt die Verknüpfung und gleichzeitige Anzeige vieler kleiner Hypothesen als Blick auf eine wissenschaftliche Gesamt-Hypothese. Im Hintergrund arbeitet die komplette aktuelle Datenbank, also insbesondere alle Teilprojekte zusammen. Die Mächtigkeit des Werkzeugs liegt darin einen flexiblen Blick auf konkrete Datenbereiche (Zeitpunkte/Kühe/Marker/Marker-Gruppen) zu liefern um dort einfache, interpretierbare Tests zur Verfügung zu stellen. Rot gefärbte Hypothesen haben nicht die erwarteten Resultate, grün gefärbte Hypothesen liegen im Erwartungsbereich.

Zur Bedienung von NoH
Beginnen sie mit einem Klick auf "Neue Hypothese" um einen Datenbereich auszuwählen (nach Gewebe + Marker). Wählen sie dann eine Gruppierung nach Marker, Behandlung/Treatment (hier also CLA-Gabe, kontrolle, 50, 100) oder auch Zeiten (in days post partum). Wählen sie max. 2 entsprechende Gruppen für einen paarweisen Vergleich. Im nächsten Schritt bietet das Werkzeug je nach selektierten Daten einfache Tests an um die Gruppen gegeneinander zu vergleichen.

Sie legen selbst ein Erwartungintervall fest (Erwartete Korrelation oder P-Value/T-Test, von x bis y), also z.B. einen P-Value zwischen 0 und 0.05. Die hinzugefügte Hypothese erlaubt einen Blick auf die Daten und zeigt den tatsächlichen Test-Wert und die eingehenden Daten als Graphik.

Kranke Kühe können von der Analyse ausgeschlossen werden.

Korrelationsdarstellung Bei der Darstellung von Markerkorrelationen werden vertikale Striche nach jeder Kuh dargestellt. Die Zeitpunkte werden für jede Messreihe möglichst gut aufeinander abgebildet, so dass nur sinnvolle Zeitpunkte verglichen werden.

Markergruppen
Marker können zu Gruppen aufsummiert und gemeinsam getestet werden.

Meta-Hypothesen
Einzelne Hypothesen können miteinander verknüpft werden. So kann z.B. eine Hypothese als Vorbedingung für eine andere gesehen werden, oder sich ausschließende Hypothesen aufgebaut werden. Verknüpft man Hypothesen z.B. über "Maximum", so müssen im Falle von T-Tests ALLE in die Metahypothese eingehenden Werte signifikant sein, da die Hypothese sich sonst rot verfärbt -- also abgelehnt wird. Hier entspricht "Maximum" also einem "UND AUCH". Wird hingegen ein "Minimum" gewählt, so reicht es aus wenn EINE Hypothese signifikant ist. Dies ist gleichbedeutend mit "ODER ABER".