Сравнение нескольких групп Опции

[metalmary]

Всем . Не могу никак определиться в выбором критерия. Есть контрольная группа животных, есть 5 экспериментальных групп, у которых определяли содержание некотрого гормона при определенной температуре через разный промежуток времени, т.е. у группы 1 брали кровь через час, у группы 2 - через 2 часа и т.д. Кроме этого, таких "5 экспериментальных групп" было тоже 5, так как было 5 разных температур. Параметрические критерии не подойдут, т.к. распределение не является нормальным, да и выборки маленькие. Нужно сравнить каждое измерение с контролем (я предполагаю критерий Манна-Уитни). Для проверки наличия различий в группах при определенной температуре склоняюсь к Крускалла-Уоллиса. Насчет сравенения разных температур очень сомневаюсь.
Верны ли рассуждения? , плиз!

[100$]

Всем . Не могу никак определиться в выбором критерия. Есть контрольная группа животных, есть 5 экспериментальных групп, у которых определяли содержание некотрого гормона при определенной температуре через разный промежуток времени, т.е. у группы 1 брали кровь через час, у группы 2 - через 2 часа и т.д. Кроме этого, таких "5 экспериментальных групп" было тоже 5, так как было 5 разных температур. Параметрические критерии не подойдут, т.к. распределение не является нормальным, да и выборки маленькие. Нужно сравнить каждое измерение с контролем (я предполагаю критерий Манна-Уитни). Для проверки наличия различий в группах при определенной температуре склоняюсь к Крускалла-Уоллиса. Насчет сравенения разных температур очень сомневаюсь.
Верны ли рассуждения? , плиз!

Это- экспериментальный план двухфакторного дисперсионного анализа (Two-way ANOVA). Первый фактор "Температура" с 5 уровнями. Эффект фактора - фиксированный (fixed), второй фактор - "Группа" имеет 6 уровней. Тоже fixed. Дизайн настолько распространенный, что на простеньком уровне реализован даже в Экселе ("Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями"). Если очень хочется именно непараметрического аналога - это критерий Шайрера - Рэя - Хэйра. Описан в /Сокал, Рольф, Биометрия, с. 440-441/.

[metalmary]

Это- экспериментальный план двухфакторного дисперсионного анализа (Two-way ANOVA). Первый фактор "Температура" с 5 уровнями. Эффект фактора - фиксированный (fixed), второй фактор - "Группа" имеет 6 уровней. Тоже fixed. Дизайн настолько распространенный, что на простеньком уровне реализован даже в Экселе ("Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями"). Если очень хочется именно непараметрического аналога - это критерий Шайрера - Рэя - Хэйра. Описан в /Сокал, Рольф, Биометрия, с. 440-441/.

Спасибо! Еще есть одна фишка - в каждой группе число число животных разное, например, при температуре Х в группе 1 - 10 животных, в группе 3 - 6 животных, и у каждого животного брли кровь только 1 раз. Я так понимаю, повторные измерения отпадают. Еще необходимо показать с каким уровнем значимости отличается одное значение при конкретной температуре от контрольного. Нужно ли в этом случае делать пересчет уровня значимости?

Сообщение отредактировал metalmary - 8.03.2018 - 15:00

[100$]

Спасибо! Еще есть одна фишка - в каждой группе число число животных разное, например, при температуре Х в группе 1 - 10 животных, в группе 3 - 6 животных, и у каждого животного брли кровь только 1 раз. Я так понимаю, повторные измерения отпадают. Еще необходимо показать с каким уровнем значимости отличается одное значение при конкретной температуре от контрольного. Нужно ли в этом случае делать пересчет уровня значимости?

1. Если объемы групп разные, возникает т.н. несбалансированный дизайн. Для того, чтобы не погружаться в тонкости его анализа, есть смысл сделать наивный препроцессинг исходных данных: скажем, по 6 наблюдениям вычислить среднее и добавить 4 средних значения в эту ячейку, чтобы в результате все чейки содержали одинаковое кол-во наблюдений (н-р,10).
2. То, что в Экселе называется "с повторными измерениями"- это всего лишь особенности локализации программы (издержки перевода на русский язык). На самом деле там реализовано именно то, что вам нужно (двухфакторный ДА с несколькими наблюдениями на ячейку дисперсионного комплекса).
3. Post hoc сравнения будут уместны в том случае, если взаимодействие факторов "Температура*Группа" окажется статистически значимым. Если предполагается попарное сравнение с контролем всего и вся, то да, корректировать достигаемые уровни значимости надо. Н-р, процедурами Ли, Холма, Коппенгейвер - Холланда, Беньямини - Гохберга, Беньямини - Йекутили.

[metalmary]

1. Если объемы групп разные, возникает т.н. несбалансированный дизайн. Для того, чтобы не погружаться в тонкости его анализа, есть смысл сделать наивный препроцессинг исходных данных: скажем, по 6 наблюдениям вычислить среднее и добавить 4 средних значения в эту ячейку, чтобы в результате все чейки содержали одинаковое кол-во наблюдений (н-р,10).
2. То, что в Экселе называется "с повторными измерениями"- это всего лишь особенности локализации программы (издержки перевода на русский язык). На самом деле там реализовано именно то, что вам нужно (двухфакторный ДА с несколькими наблюдениями на ячейку дисперсионного комплекса).
3. Post hoc сравнения будут уместны в том случае, если взаимодействие факторов "Температура*Группа" окажется статистически значимым. Если предполагается попарное сравнение с контролем всего и вся, то да, корректировать достигаемые уровни значимости надо. Н-р, процедурами Ли, Холма, Коппенгейвер - Холланда, Беньямини - Гохберга, Беньямини - Йекутили.

Большое спасибо за помощь!