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!

[плав]

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!

Так Вы же задавали этот вопрос в другой ветке. Вы задачу сформулируйте, что Вы хотите найти? Что группы по 10 заболеваниями не отличаются (отличаются) друг от друга? По каким конкретно заболеваниями отличаются группы? Ответ на то, каким методом надо пользоваться зависит от цели исследования, а не от имеющихся материалов.
Важны конкретные заболевания или их число? Заболевания сильно отличаются друг от друга по этиологии/патогенезу или нет? Ну и т.д.