![]() |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
![]() |
![]()
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 59 Регистрация: 23.12.2011 Пользователь №: 23383 ![]() |
Не могу найти ответ на вопрос.
( У меня есть показатели (дискретные значения) - индексы по шкале, измеренные в трех временных точках (1,2 и 3) у двух сравниваемых групп. Нужно сравнить средние значения в каждой временной точке. Но вот проблема: распределения то отличаются от нормального, то нет. Нормальность смотрел критерием Колмогорова-Смирнова. Группа 1: 1 точка - р-0,017 2 точка - р-0,033 3 точка - р-0,7. Группа 2: 1 точка - р-0,241 2 точка - р-0,01 3 точка - р-0,000. Т.е. точки 2 у двух групп можно сравнить критерием Манн-Уитни, т.к. выборки не подчиняются нормальному закону. А какой метод использовать для точек 1 и 3, когда распределения разные? Параметрический или нет? И как описывать средние в отчете? В литературе рекомендуется при нормальном распределении описывать как среднее и СО (или 95% ДИ). При ненормальном - как медиану и интерквартильный размах. Будет ли правильно написать так: 1 измерение: 1 гр. среднее (СО) ---- 2 гр. медиана (интерквартильный размах), р<0,0.... Правильно это? Или тогда обе группы описывать одинаковым способом вне зависимости от распределения? P.S. Странно, я думал, что параметрические критерии более чувствительны к тому, чтобы уловить различия между группами. Посчитал по Стьюденту, Манн-Уитни и Колмогорову-Смирнову по SPSS. Так, Стьюдент: Точка 1 р-1,000 Точка 2 р-0,294 Точка 3 р-0,163. Манн-Уитни: Точка 1 р-0,81 Точка 2 р-0,068 Точка 3 р-0,037. По Колмогорову-Смирнову еще интереснее: Точка 1 р-0,74 Точка 2 р-0,011 Точка 3 р-0,000. Т.е. получается - по Стьюденту, различий между группами нет ни в одной временной точке. По М-У - только в 3, а по К-С во 2 и 3. Запутался.... Подскажите, пожалуйста. Сообщение отредактировал Alex_Z - 4.01.2012 - 13:32 |
|
![]() |
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 59 Регистрация: 23.12.2011 Пользователь №: 23383 ![]() |
"Если омнибусный тест не показывает межгрупповых различий - нечего дальше и ковыряться. Если показывает - тогда далее разбираемся за счёт каких групп или их сочетаний в ходе апостериорных сравнений специальными тестами."
Какими например (если можно, то применительно к SPSS)? Шеффе, Тьюки? И, если позволите, еще пару вопросов. 1. Если Краскел-Уоллис (или Фридман) не нашел различий, а ДА нашел (или наоборот) что делать, кому верить? 2. Однофакторный ДА применим, когда сравниваются 3-4 связанные выборки? Сообщение отредактировал Alex_Z - 7.01.2012 - 21:33 |
|
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1219 Регистрация: 13.01.2008 Из: Челябинск Пользователь №: 4704 ![]() |
"Если омнибусный тест не показывает межгрупповых различий - нечего дальше и ковыряться. Если показывает - тогда далее разбираемся за счёт каких групп или их сочетаний в ходе апостериорных сравнений специальными тестами." Какими например (если можно, то применительно к SPSS)? Шеффе, Тьюки? Читайте внимательнее то, что я уже вам разложил в соседней теме по ДА. Ну и книги. И, если позволите, еще пару вопросов. 1. Если Краскел-Уоллис (или Фридман) не нашел различий, а ДА нашел (или наоборот) что делать, кому верить? 2. Однофакторный ДА применим, когда сравниваются 3-4 связанные выборки? 1. Любой статистический метод - это определённая математическая модель, которую мы пытаемся приспособить для анализа конкретных данных. Соответственно верить нужно той модели, которая лучше приспособлена для анализа таких данных. Если выборки извлечены из генеральных совокупностей (ГС) с нормальным распределением, то Краскел-Уоллис только на 5% уступает в мощности однофакторному ДА, т.е. на практике почти всегда приводит к таким-же выводам. Если же анализируются выборки из ГС с ненормальными, но однотипными распределениями, то "верить нужно" К_У. 2. Это будет уже однофакторный ДА с повторными измерениями, т.е. по сути смешанная модель двухфакторного анализа с фиксированным фактором "Группа" и случайным "Индивид внутри Группы". Сообщение отредактировал nokh - 9.01.2012 - 11:51 |
|
![]() |
![]() |
![]() ![]() |