Прошу помочь!, статистический анализ Опции

[Liliya]

Добрый день! Работаю в экселе, поэтому прошу помощи: как расчитать вероятность, стандартную ошибку и т.д.? У меня 3 группы испытуемых плюс контрольная группа. Проводила психологическое тестирование.

[DrgLena]

На такой вопрос серьезно ответить нельзя, итд. эксель точно посчитать не сможет. В Одессе скоро 1 апреля, и я бы вопросом ответила на вопрос. Я работаю на кухне, у меня есть скальпель и пинцет, как мне сделать энуклеацию?

[Игорь]

Вот уж действительно - каков вопрос, таков и ответ. Неумение поставить задачу не стоит относить к недостаточной точности инструмента. Те статистические методы, которые реализованы в виде функций рабочего листа и "Пакета анализа", Excel считает правильно. Есть, конечно, проблемы, но непринципиальные. Это тема другой ветки форума.

Рекомендую найти книгу (это не составит труда) "Макарова Н.В., Трофимец В.Я. Статистика в Excel. - М.: Финансы и статистика, 2002". Там есть ответы, включая сводку статистических функций и примеры применения.

Статистические возможности Excel ограниченны. Для серьезной статистической обработки нужно обзавестись какой-либо фирменной специализированной программой. Естественно, для эффективной работы и азы статистики, и программу еще нужно изучить.

[плав]

Ну, чтобы уж совесем не опускать спрашивающего
Расчет стандартного отклонения производится путем использования функции СТАНДОТКЛОН(диапазон ячеек)
Сравнить группы с контролем можно функцией ТТЕСТ(), однако, учитывая, что у Вас будет три сравнения, надо использовать пограничную вероятность не 0,05, а 0,016 (это - поправка Бонферонни)
Но вообще-то Ваша задача решается, скорее всего методами дисперсионного анализа, которые есть в пакете анализа (надстройке). Посмотрите краткое описание возможностей тут http://www.5ka.ru/67/26229/1.html
Правда, я бы не рекомендовал пользоваться Экселем для анализа, лучше изучить какую-нибудь более серьезную программу, поскольку учить статистику все равно придется

[DrgLena]

Все зависит от шкалы оценки психологического тестирования. Чаще, анализ различий бальных оценок проводят с использованием ранговых критериев. Поэтому непараметрический аналог дисперсионного анализа Краскала - Уоллиса, с последующим применением критерия Манна - Уитни, возможно более предпочтителен.

[плав]

Да, но вот ведь вроде в Экселе Краскела-Уоллеса нет (может путаю, не судите строго - не специалист по экселю).

[Игорь]

Все зависит от шкалы оценки психологического тестирования. Чаще, анализ различий бальных оценок проводят с использованием ранговых критериев. Поэтому непараметрический аналог дисперсионного анализа Краскала - Уоллиса, с последующим применением критерия Манна - Уитни, возможно более предпочтителен.

Зачем же так длинно? Может, сразу взять критерий Джонкхиера-Терпстра?

А в Excel непараметрики нет. Либо самому вводить формулы, либо надстройками пользоваться. Но они опять же платные. Тогда уж лучше специализированную программу взять (можно и бесплатную).

[DrgLena]

Вы совершенно правы, но только для случая, если нужно оценить только тренд или показать, что он есть. Но чаще, не известно какие воздействия относительно контроля более сильные. И парные сравнения все равно нужны. Поясните, если можно, как в описании трактовать результат сравнения при использовании критерия Джонкхиера - Терпстра. У меня одна группа контроль и две под различными воздействиями. Оценка по Дж-Т р=0,04, по Кр-Уол р=0,11, медианный тест р=0,11. Фактически нулевая гипотеза не отвергается по двум тестам и дальнейший анализ парных различий не показан. Но по критерию Дж-Т тренд статистически значим. Как правильно сформулировать вывод?

[Игорь]

Вы совершенно правы, но только для случая, если нужно оценить только тренд или показать, что он есть. Но чаще, не известно какие воздействия относительно контроля более сильные. И парные сравнения все равно нужны. Поясните, если можно, как в описании трактовать результат сравнения при использовании критерия Джонкхиера - Терпстра. У меня одна группа контроль и две под различными воздействиями. Оценка по Дж-Т р=0,04, по Кр-Уол р=0,11, медианный тест р=0,11. Фактически нулевая гипотеза не отвергается по двум тестам и дальнейший анализ парных различий не показан. Но по критерию Дж-Т тренд статистически значим. Как правильно сформулировать вывод?

Вывод формулируется стандартно.

Критерий Джонкхиера-Терпстра представлен в параграфе 6.2 книги "Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере.- М.: ИНФРА-М, 1998". При этом критерию Краскела-Уоллиса посвящен раздел 6.2.1, критерию Джонкхиера - раздел 6.6.2. Более подробно критерий описан в книге "Холлендер М., Вулф Д. Непараметрические методы статистики. - М.: Финансы и статистика, 1983. Благодаря усилиям "пиратов" упомянутые источники можно загрузить для ознакомления из Интернета.

Рекомендовал бы также посмотреть критерий Кьюзика. Он введен в статье "Cuzick J. A Wilcoxon-type test for trend // Statistics in Medicine, January/March 1985, vol. 4, issue 1, pp. 87-90". Так как достать данный источник затруднительно, то можно ознакомиться с материалами по данному тесту по ссылке http://www.camcode.com/help/statsdirect.htm.

Упомянутыми методами может быть установлено, что статистические параметры (например, параметры положения) в группе различаются. Однако они не покажут, параметры каких совокупностей действительно различаются между собой. Из непараметрических критериев для решения задачи применяется критерий Данна. Его краткое описание есть у Гланца (без функции распределения). Более подробно метод представлен в упомянутой выше книге Холлендера и Вулфа. Есть еще пара источников. Не указываю, т.к. все равно достать трудно.

[DrgLena]

Зачем же так длинно! Вы рекомендовали применить критерий Джонхиера - Терпстры, я согласилась и привела пример его использования (в SPSS - реализован), но вы не ответили на вопрос, как трактовать результат его применения. Ведь без парных сравнений после его применения все равно не обойтись. Я не против Джонхиера - Терпстры, но наш ученый совет с трудом переварил критерий Мак-Немара (Нимара?), было много вопросов от оппонентов и рецензентов, почему именно его использовали. Каждый новый критерий, а особенно с таким тяжелым именем, воспринимается как враг. Литературы с математическим описанием много, но нет ссылок на применение этого критерия в русскоязычных медицинских статьях, хотя бы для ссылки, что это используется. Или есть?

[Игорь]

Зачем же так длинно! Вы рекомендовали применить критерий Джонхиера - Терпстры, я согласилась и привела пример его использования (в SPSS - реализован), но вы не ответили на вопрос, как трактовать результат его применения. Ведь без парных сравнений после его применения все равно не обойтись.

Критерий Джонкхиера-Терпстра не дает ответа на вопрос, какие именно ряды различаются по параметру положения. Если этого результата недостаточно, то без парных сравнений, действительно, не обойтись. Но применение критерия Манна-Уитни в данном случае - попарном сравнении многих совокупностей - будет некорректным.

Я не против Джонхиера - Терпстры, но наш ученый совет с трудом переварил критерий Мак-Немара (Нимара?), было много вопросов от оппонентов и рецензентов, почему именно его использовали. Каждый новый критерий, а особенно с таким тяжелым именем, воспринимается как враг.

Критерий Мак-Немара трудно назвать новым. Объяснить его необходимость можно было тем, что его применение, видимо, было обусловлено характером исходных данных (в частности, шкалой их измерения). Враждебность же восприятия сильно зависит от контекста, от уместности, от поведения соискателя.

Литературы с математическим описанием много, но нет ссылок на применение этого критерия в русскоязычных медицинских статьях, хотя бы для ссылки, что это используется. Или есть?

Есть такие работы. Даже монографии. Например, в книге д.м.н. В.А. Уткина "Статистические технологии в медицинских исследованиях. - Пятигорск: ГНИИК, 2002" (консультанты - 2 д.м.н., 1 профессор, рецензенты - 4 д.м.н., 1 д.ф.-м.н. и 1 профессор) на . с. 41 дано описание критерия Джонкхиера-Терпстра. Даже если тот или иной статистический метод не использовался до сих пор в медицинских статьях, то это не основание, чтобы отказаться от его применения. Кому-то надо начинать первым. А вероятностные законы всеобщи - занимаетесь ли вы биометрикой, психометрикой, технометрикой, хемометрикой, эконометрикой и прочими метриками.

[DrgLena]

Игорь. спасибо вам, вы всегда внимательны и обстоятельны. Я, конечно ошиблась (парные сравнения не Манна -Уинти, а Вилкоксона. У Лакина - путаница с названиями). Критерий Джонкхиера - Терсптры хорошо описан в англоязычных источниках. Он весьма полезен в определенных ситуациях. Но первым, действительно трудно быть.

[Игорь]

Тут мы немного в терминах напутали. Назвали попарные сравнения нескольких выборок (больше двух) между собой парными сравнениями. Это, конечно же, употребление зарезервированного термина в "бытовом" смысле. Конечно, о парных сравнениях (о сопряженных выборках) тут речь не идет. А идет именно о попарных сравнениях: 1-я выборка сравнивается со 2, 3, 4, ... и т.д., 2-я выборка - с 3, 4, .... и т.д. Тут критерий Вилкоксона не поможет, а критерий Данна подходит.

У Гланца критерий Данна описан, но, как сказано выше, не приводится его функция распределения. Т.е. по статистике критерия не найти p-значение. А хотелось бы. Оказывается, что p-значение критерия Данна находится как решение нелинейного уравнения

Q = Ф(p / k / (k - 1)),
где Q - вычисленная статистика критерия,
Ф(.) - функция стандартного нормального распределения,
k - количество групп (выборок, совокупностей).

Расчет получается несложным. Можно и в Excel сделать.

Небольшое дополнение к предыдущему. Все поминают Мак-Немара, но оригинал мало кто видел. К счастью, его совершенно легально можно загрузить по ссылке http://www.archive.org/download/Psychologi...irdEdition.djvu. Рекомендую.

[плав]

Ну, вообще-то Гланц приводит таблицы для использования критерия Дана, (т.е. вывод о различиях сделать можно и по его книге). Честно говоря, предложение в экселе находить корни нелинейного уравнения (предполагается. что это будут делать аспиранты-медики) меня позабавила.
Вообще с Данном ситуация сложная. Сам критерий был предложен в 1961 году для параметрического дисперсионного анализа, но затем (ввиду высокого консерватизма, как и оргинальный Бонферрони) был оттеснен такими тестами, как Ньюмана Коулса и Тьюки. Затем было предложено использовать его для непараметрического дисперсионного анализа (кстати, в русской версии книги Гланца не приведена формула для "связанных" рангов). Поэтому методика расчета осталась от параметрического критерия:
1) найти пограничное значение z (t). Тут есть следующие предложения -(а) разделить желаемый максимальный уровень достоверности (0,05) на к*(к-1)/2, где к-количество групп и найти значение нормального распределения z, соответтсвующее полученной вероятности (Daniel, 1990) или (б) рассчитать t=z+(z^3+z)/(4*(df-2)) (Keppel, 1991), где z - значение нормального распределения, соответствующее максимальной вероятности, деленной на количество групп и на 2 (т.е. 0,05/к/2).
2) Сравнить рассчитанную величину по формулам (например, из Глана) и полученное пограничное значение.
Иное использование теста (т.е. не путем сравнения с пограничными значениями) является бессмысленным, поскольку реально этот тест корректирует уровень значимости с учетом множественных сравнений, соответственно р=0,023 - это бессмыслица, а запись были достоверны (p>0.05) означает, что суммарная ошибка (experimentwise error) превышает 0,05, хотя в данном случае, различия между группами и были 0,045.
На самом деле, тест Дана является расширением теста Бонферрони, и также консервативен, как и Бонферрони, поэтому для простейших случаев можно не мудрствуя лукаво просто использовать поправку Бонферрони для множественных сравнений.

to DrgLena
Тест Jonckheere-Terpstra тестирует гипотезу о том, что данные являются упорядоченными, т.е. альтернативная гипотеза для него заключается в том, что Me1>=Me2>=Me3. Соответственно, (1) если группы не упорядочены, его использовать нельзя, (2) если группы упорядочены (измеяем длительность головных болей (исход) в четырех группах в зависимости от уровня шума (сила шума 1-4)), то он окажется более мощным критерием, нежел К-В. Это общий критерий, как и К-В, и F Снедекора в дисперсионном анализе. Соответственно, для попарных сравнений медиан групп придется использовать другие критерии.

[nokh]

Вопрос:
В книге: С. Гланц. Медико-биологическая статистика. М.: Практика, 1998. нашел только "критерий Даннета". Это и есть критерий Данна?
Реплика:
В одном из двух лучших в мире учебников по биометрии - книге Sokal & Rohlf "Biometry" в качестве менее консервативного теста для множественных сравнений рекомендуется последовательная техника Бонферрони - метод Данна-Шидака (Dunn-Sidak).