Какие выборки считаются связанными Опции

[Stefa]

Всем добрый день! Столкнулась с проблемой и просто зациклилась на ней. Пример из книги В.Ю. Урбаха : две делянки пшеницы, одна опыт, вторая контроль, измерялась урожайность раз в год.
Год| 1947|1948|1949|1950|1951|1952|1953
Опыт|22.9|20.2|19.5|30.5|35.6|31.9|27.7
Контроль|19.4|16.2|16.9|29.3|31.4|28.5|26.6
Для сравнения урожайности применяется критерий Стьюдента для парных выборок. У меня аналогичная задача, но я не могу доказать, почему эти выборки следует считать парными. На все мои объяснения, что опыт и контроль связаны годом, и что нельзя сравнивать урожайность первой делянки за 1947 год и урожайность второй делянки, например, за 1953г., а необходимо рассматривать именно пары, мне рассказывают про пациентов до и после лечения, и что там да, связанные, а здесь никакой связи нет. Может быть я не права? А если права, то, как объяснить так, чтобы не у кого не возникало никаких сомнений. Помогите, пожалуйста! Заранее большое спасибо.

[Stefa]

Спасибо большое?действительно спасибо.
Буду сидеть читать, пытаться разобраться. На самом деле задача состоит в том, чтобы сказать больше всё-таки этих несчастных койко-мест в городе 2, чем в городе 1, или нет.
Притом такая задача у меня возникает постоянно, когда надо сравнивать показатели в динамике в двух городах, например болезненность населения, смертность, рождаемость и т.д. При этом часто данные показатели необходимо сравнить и внутри одного города по разным группам, например болезненность мужчин и женщин, уровень инвалидизации в разных возрастных группах и т.д.
Почему-то вся литература, которую я нашла, направлена на описание методов применительно к клиническим исследованиям - группа опыта, группа контроля. Если кто-то порекомендует книгу про анализ показателей здравоохранения в рамках города, региона и т.д. буду очень признательна. Я училась на информатика в сфере управления и у нас был только один курс статистики за всё время обучения, да и то на уровне что такое дисперсия и что такое среднее, а работать приходится как раз в сфере статистики и анализа (притом работа очень нравится). Читаю книги, но, к сожалению, почему-то не хватает ясности и четкости, что и когда надо делать и желательно с объяснением, почему это надо делать. С удовольствием прошла бы курсы по статистике и анализу, но в городе таковых нет, дистанционные курсы есть у Леонова, но цена этих курсов, к сожалению, для меня неподъемная.
Поэтому буду рада любой помощи: ссылкам на статьи, книги, курсы? еще раз спасибо всем большое.

[100$]

Спасибо большое?действительно спасибо.
Буду сидеть читать, пытаться разобраться. На самом деле задача состоит в том, чтобы сказать больше всё-таки этих несчастных койко-мест в городе 2, чем в городе 1, или нет.
Притом такая задача у меня возникает постоянно, когда надо сравнивать показатели в динамике в двух городах, например болезненность населения, смертность, рождаемость и т.д.
Поэтому буду рада любой помощи: ссылкам на статьи, книги, курсы? еще раз спасибо всем большое.

Тогда можно поступить следующим образом (не желая усложнять Вам жизнь): два разных города - это две независимые выборки. Тестируете критерием Стьюдента для независимых выборок (или критерием Крамера-Уэлча в терминологии проф. Орлова).
Если сравнивать показатели койко-мест в динамике - то для двух этих временных рядов просто посчитайте цепные и базисные темпы роста (прироста) Не забудьте также средний темп роста (прироста) по формуле средней геометрической. И для одного из рядов (у которого средний темп окажется выше) посчитать т.н. коэффициент опережения.
Успехов!

Сообщение отредактировал 100$ - 5.12.2011 - 11:40

[p2004r]

Тогда можно поступить следующим образом (не желая усложнять Вам жизнь): два разных города - это две независимые выборки. Тестируете критерием Стьюдента для независимых выборок (или критерием Крамера-Уэлча в терминологии проф. Орлова).

Код

> plot(density(data$"Город 1"))
> rug(data$"Город 1")
> plot(density(data$"Город 2"))
> rug(data$"Город 2")

А я бы не сравнивал это Стьюдентом.

Эскизы прикрепленных изображений

 

[100$]

А я бы не сравнивал это Стьюдентом.

Скажу Вам как родному: я бы тоже не стал. Поэтому и упомянул Крамера с Уэлчем.

Однако вопрос имею. Судя по данным, во втором городе значения явно выше, чем в первом. Интересно, почему при оценке плотности распределения (density) для второго города ширина окна (bandwidth=,0146) меньше, чем для первого (h=,292)? Можно ли в R задавать пользовательское значение этого параметра?

P.S. Подозреваю, что если оценить плотность для второго города с параметром h=0,5, то картинка будет, как на первом графике. Такая же одномодальная.

Сообщение отредактировал 100$ - 5.12.2011 - 12:44

[p2004r]

Скажу Вам как родному: я бы тоже не стал. Поэтому и упомянул Крамера с Уэлчем.

Однако вопрос имею. Судя по данным, во втором городе значения явно выше, чем в первом. Интересно, почему при оценке плотности распределения (density) для второго города ширина окна (bandwidth=,0146) меньше, чем для первого (h=,292)? Можно ли в R задавать пользовательское значение этого параметра?

P.S. Подозреваю, что если оценить плотность для второго города с параметром h=0,5, то картинка будет, как на первом графике. Такая же одномодальная.

"Ты Зин на грубость нарываешься" (С) юбилей у Поэта однако

Ваши подозрения напрасны, вот картинка с одинаковым окном (вдобавок ядро сглаживания соответсвует самым современным воззрениям сглаживателей, Venables, W. N. and Ripley, B. D. (2002) "Modern Applie Statistics with S". New York: Springer.). Я точно не советую сравнивать это Стьюдентом, да и любым другим параметрическим критерием тоже.

Эскизы прикрепленных изображений