трудности выбора метода)) Опции

[Sham]

привет))оч нужен совет)) Я тут все никак не могу решить - какими методами пользоваться, если сравниваемые данные не метрические и не качественные. Т.е. у меня есть некие средние (измеряется латентный период попыток, в секундах, максимум - 15 сек, дальше засчитывается как неудачная попытка), в которые потом вводятся поправки с помощью формулы (для учета удачные/неудачные попытки : к=неуд.попытки/общее кол-во попыток)- результирующая - это средняя *к
можно ли итог считать таким же метрическими данными и сравнивать например с помощью ANOVA?
или мож кто ссылку кинет, где про это почитать))

[плав]

привет))оч нужен совет)) Я тут все никак не могу решить - какими методами пользоваться, если сравниваемые данные не метрические и не качественные. Т.е. у меня есть некие средние (измеряется латентный период попыток, в секундах, максимум - 15 сек, дальше засчитывается как неудачная попытка), в которые потом вводятся поправки с помощью формулы (для учета удачные/неудачные попытки : к=неуд.попытки/общее кол-во попыток)- результирующая - это средняя *к
можно ли итог считать таким же метрическими данными и сравнивать например с помощью ANOVA?
или мож кто ссылку кинет, где про это почитать))

Во-первых антонимом слова "метрический" является "имперский" (единицы измерения), а не "качественные". Поэтому первая рекомендация - взять любую книгу по статистике и разобраться, какие типы данных бывают. Тогда сразу станет легче вопросы задавать.
Во-вторых, у Вас временные данные с цензурированием, их и надо использовать - при помощи анализа выживаемости (failure time models). Использовать подход, который Вы предлагаете не правильно, поскольку Вы отбрасываете ошибку латентного периода (обнуляете). Если у Вас количество попыток несколько десятков, то тогда такая замена еще хоть немного, но обоснована. Если меньше десятка - нет (методика оценки идет из середины прошлого столетия, когда про смешанные модели было неизвестно - по крайней мере за пределами узкого круга).
В том случае, если у Вас много попыток и Вы очень хотите считаеть по формуле, то в любом случае без трансформации здесь дисперсионный анализ не подойдет, поскольку средняя рассчитывается на обрезанном интервале (кстати, с обоих концов). Соответственно, надо использовать непараметрические аналоги дисперсионного анализа.
Чтобы "про это почитать" начните со Стэнтона Гланца, когда разберетесь с нормальными моделями и обычным дисперсионным анализом, начинайте искать методы анализа переменных, ограниченных интервалом с (скорее всего) экспоненциальным распределением ошибок.

[vra4-aspirant]

Привет.Очен нужен совет.Подскажите пожалуйста чайнику каким методом нужно пользоваться.У меня 3 группы(ретроспективное исследование):одна основная-в ней 200 человек,две контрольные(контрольная 1-100 человек, контрольная 2- 370 человек).Как мне их сравнить между собой?Количество заболеваний более 10.Спасибо!