Величина (СЧЁТНАЯ) смещена явно НЕ СЛУЧАЙНО, а каким методом/критерием доказать? Опции

[Liz]

Имеется 13 (15 - опечатка!) клеток, отличающихся только числом неких очагов (счётная переменная) в них. Клетки одновременно были облучены (облучение, по идее, подавляет очаги). В первом столбце имеем число очагов в клетке ДО облучения, во втором ПОСЛЕ, в третьем их РАЗНОСТЬ. (Каждой клетке соответствует одна строчка.) Каким методом (критерием) оценить, есть ли стат.значимое снижение количества очагов в клетке (после облучения)? СПАСИБО!
441 427 14
432 423 9
449 443 6
428 425 3
440 437 3
479 476 3
449 447 2
457 455 2
462 460 2
435 434 1
439 438 1
455 454 1
457 456 1

Сообщение отредактировал Liz - 20.02.2012 - 19:16

[p2004r]

Имеется 15 клеток, отличающихся только числом неких очагов в них. Клетки одновременно были облучены (облучение, по идее, подавляет очаги). В первом столбце: число очагов в клетке ДО облучения, во втором ПОСЛЕ, в третьем их РАЗНОСТЬ. (Каждой клетке соответствует одна строчка.) Каким методом (критерием) оценить, есть ли стат.значимое снижение количества очагов в клетке (после облучения)? СПАСИБО!
441 427 14
432 423 9
449 443 6
428 425 3
440 437 3
479 476 3
449 447 2
457 455 2
462 460 2
435 434 1
439 438 1
455 454 1
457 456 1

Код

> prop.test(data[,2],data[,1])

    13-sample test for equality of proportions without continuity
    correction

data:  data[, 2] out of data[, 1]
X-squared = 50.3967, df = 12, p-value = 1.19e-06
alternative hypothesis: two.sided
sample estimates:
   prop 1    prop 2    prop 3    prop 4    prop 5    prop 6    prop 7    prop 8
0.9682540 0.9791667 0.9866370 0.9929907 0.9931818 0.9937370 0.9955457 0.9956236
   prop 9   prop 10   prop 11   prop 12   prop 13
0.9956710 0.9977011 0.9977221 0.9978022 0.9978118

Предупреждение
In prop.test(data[, 2], data[, 1]) :
  аппроксимация на основе хи-квадрат может быть неправильной

Код

> pwr.p.test(h=0.9918, n=13, sig.level=0.05)

     proportion power calculation for binomial distribution (arcsine transformation)

              h = 0.9918
              n = 13
      sig.level = 0.05
          power = 0.9469552
    alternative = two.sided

можно регрессию построить, там 3 выпадающих точки

Эскизы прикрепленных изображений