Параметрические критерии при малых выборках Опции

[yes_asp]

Уважаемые форумчане!
Во учебниках по биостатистике написано, что обязательными условиями для применения дисперсионного анализа являются нормальное распределение признака в генеральной совокупности и равенство дисперсий сравниваемых выборок. В то же время такие журналы, как Nature, Science и другие не менее солидные издания публикуют статьи, авторы которых используют различные варианты ANOVA для оценки значимости различий средних в группах из 4-6-8 наблюдений (мыши, крысы, культуры клеток и т.п.). Таких работ множество, они легко доступны, поэтому ссылки не привожу. Понятно, что проверить условия, позволяющие использовать дисперсионный анализ, на таких выборках нельзя. Однако редакторов это почему-то не смущает. Поверить в то, что редакторы столь уважаемых в научном мире журналов ничего не смыслят в биостатистике, не могу. Как тогда объяснить подобные допущения???

[pifagor]

Уважаемые форумчане!
Во учебниках по биостатистике написано, что обязательными условиями для применения дисперсионного анализа являются нормальное распределение признака в генеральной совокупности и равенство дисперсий сравниваемых выборок. В то же время такие журналы, как Nature, Science и другие не менее солидные издания публикуют статьи, авторы которых используют различные варианты ANOVA для оценки значимости различий средних в группах из 4-6-8 наблюдений (мыши, крысы, культуры клеток и т.п.). Таких работ множество, они легко доступны, поэтому ссылки не привожу. Понятно, что проверить условия, позволяющие использовать дисперсионный анализ, на таких выборках нельзя. Однако редакторов это почему-то не смущает. Поверить в то, что редакторы столь уважаемых в научном мире журналов ничего не смыслят в биостатистике, не могу. Как тогда объяснить подобные допущения???

Критерий Фишера устойчив к отклонениям от нормальности. Это доказано. Проблема описана в книге Шеффе Дисперсионный анализ. Но критерий Фишера довольно чувствителен к неравенству дисперсий. Применять преобразование данных, логарифм.