Разница между средними значениями, Описать разницу |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Разница между средними значениями, Описать разницу |
26.10.2017 - 11:46
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 19 Регистрация: 15.12.2011 Пользователь №: 23369 |
Подскажите, пожалуйста, как правильно написать о разнице в приросте побегов если вначале они были 82,4 +- 3,34 см, а после воздействия определенным фактором стали 91,4 +- 4,14 см. Других данных нет. Просто сказать, что длина побегов увеличилась на 9 см (91,4-82,4)? Или нужно еще сложить ошибки и разделить на два и привести эту ошибку? Или как?
|
|
7.11.2017 - 15:23
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 19 Регистрация: 15.12.2011 Пользователь №: 23369 |
95%-ная квантиль для стандартного нормального распределения равна =НОРМСТОБР(,975)= Расчет и выводы понятны, спасибо, не ясно только, что за число (,975)? [code]> df.data V1 V2 Здесь ничего не понятно, кроме того, что это не Excel. 2. В PAST набить данные, выделить. Путь: Univariate - Summary statistics. Выписать: средние, станд. отклонения. Для средних (см. строку Mean) получить 95% ДИ бутстрепом (лучше BCa). Понятно, спасибо, хотя Путь PAST 2.17 и не совсем такой. Правильно так: Statistics - Univariate - галочка Bootstrap (N=9999). Действительно быстро и удобно. 3. Univariate - Two-sample tests (F, t, ?). См. 95% ДИ разности. ... ДИ бутстрепом не содержит ноля, т.е. в таком варианте различия статистически значимы Правильнее так: Statistics - F and T tests (two samples). А вот дальше - различия "статистически значимы" и все снова непонятно. 4. В G*Power вносим средние и стандартные отклонения. Считаем мощность (power) исследования = 0,3. Здесь даже непонятно куда и что вносить... выделять из них наиболее существенные закономерности с использованием статистических методов Ну да, ну да. В идеале. А в реальности - ни согласия по поводу самих методов, ни четких алгоритмов и примеров, ни доступных объяснений. Так, мельком, по ходу, как будто все изначально все знают. Особенно ценны "существенные закономерности" когда одни и те же данные можно интерпретировать и так, и в обратную сторону. Недаром еще Гексли сказал, что математика, статистика как жернова - любую засыпку смелет... Сообщение отредактировал Света K - 7.11.2017 - 15:24 |
|