Проблема с обработкой данных. Критерий Фридмана. |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Проблема с обработкой данных. Критерий Фридмана. |
29.07.2016 - 18:23
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 2 Регистрация: 29.07.2016 Пользователь №: 28508 |
Добрые люди, помогите начинающему исследователю. Проведен эксперимент на 7 животных с целью выявления отличий в показателях в нескольких моментах времени. Поскольку выборки малы, то нормальность распределения проверить не удастся. Так был выбран критерий Фридмана. Проблема вот в чем. Несколько животных погибало в разные моменты времени, поэтому в таблице имеются "прочерки". Как быть с этими прочерками? Изменится ли чувствительность критерия, если эти прочерки просто пропустить, не расставляя ранги?
|
|
29.07.2016 - 19:19
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 127 Регистрация: 15.12.2015 Пользователь №: 27760 |
Добрые люди, помогите начинающему исследователю. Проведен эксперимент на 7 животных с целью выявления отличий в показателях в нескольких моментах времени. Поскольку выборки малы, то нормальность распределения проверить не удастся. Так был выбран критерий Фридмана. Проблема вот в чем. Несколько животных погибало в разные моменты времени, поэтому в таблице имеются "прочерки ".Как быть с этими прочерками?Изменится ли чувствительность критерия, если эти прочерки просто пропустить, не расставляя ранги? В этой ситуации вы принципиально не можете делать выводы об изменениях показателей, поскольку главное изменение - это сама гибель животных. Остается только оставить полные наблюдения, т.е. выживших животных. Тогда вместо изучения "изменения показателей у животных" будет изучение "изменения показателей выживших животных". Но на какую генеральную совокупность можно распространить полученные выводы? Такие сравнения выполняются с использованием линейной модели со смешанными эффектами. Нормальность - требование к остаткам модели. Сообщение отредактировал ogurtsov - 29.07.2016 - 19:21 |
|
10.08.2016 - 11:06
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 2 Регистрация: 29.07.2016 Пользователь №: 28508 |
В этой ситуации вы принципиально не можете делать выводы об изменениях показателей, поскольку главное изменение - это сама гибель животных. Остается только оставить полные наблюдения, т.е. выживших животных. Тогда вместо изучения "изменения показателей у животных" будет изучение "изменения показателей выживших животных". Но на какую генеральную совокупность можно распространить полученные выводы? Такие сравнения выполняются с использованием линейной модели со смешанными эффектами. Нормальность - требование к остаткам модели. Спасибо, а можно ли конкретно на данном примере обьяснить, что это значит? И еще: как-нибудь можно обработать эти данные вручную, без использования ПО? Руководитель требует ручных расчетов, или через Excel Сообщение отредактировал maryjane - 10.08.2016 - 17:52 |
|
26.11.2016 - 09:37
Сообщение
#4
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 105 Регистрация: 23.11.2016 Пользователь №: 28953 |
Добрые люди, помогите начинающему исследователю. Проведен эксперимент на 7 животных с целью выявления отличий в показателях в нескольких моментах времени. Поскольку выборки малы, то нормальность распределения проверить не удастся. Так был выбран критерий Фридмана. Проблема вот в чем. Несколько животных погибало в разные моменты времени, поэтому в таблице имеются "прочерки". Как быть с этими прочерками? Изменится ли чувствительность критерия, если эти прочерки просто пропустить, не расставляя ранги? Увы, Ваше описание весьма малоинформативное. Если Вас действительно интересует возможность получить полноценную помощь и рекомендации, то необходимо не 2 строки вопросов приводить, а приводить как сам массив, так и подробное описание цели исследования, и планируемые методы анализа. То есть для профессионалов в области статистики 2-х строчной информации недостаточно. И в этих случаях чаще могут быть не подробные ответы и рекомендации а просто отписки, либо отсутствие ответов. На будущие вопросы учтите эти рекомендации. А ещё лучше сразу переходите на переписку с профи. |
|