Преобразование данных (Box-Cocs transformation), как правильно делать? Опции

[Blaid]

Здравствуйте! Приветствую уважаемую общественность!
В связи с необходимостью практического использования у меня возник следующий вопрос.
Есть данные, относящиеся к трём разным контрольным точкам (это различное время (в сутках) после воздействия, скажем 5-е, 10-е и 20-е сутки после воздействия). На каждой контрольной точке было 5 разных групп (при этом каждая точка обладала одними и теми же группами, т.е. набор групп для всех точек был одинаковым), численностью по 5 животных каждая. Т.о. всего насчитывается 75 переменных ("разбитых" по 25 на 3 точки, а каждая точка, в свою очередь, еще на 5 одинаковых (для всех трех точек) групп по 5 животных каждая). В дальнейшем на этих данных хочу сделать двухфакторный дисперсионный анализ без повторений (Two-Way ANOVA), который, как известно (для корректного его выполнения) требует соблюдения ряда требований (допущений). Одно из них - нормальность распределения ВСЕХ сравниваемых групп. Свои данные, распределенные по группам, я проверил на нормальность (критерий Шапиро-Уилка) - данные нескольких групп имеют распределение, отличное от нормального. В связи с этим планирую преобразование по Боксу-Коксу.
Собственно вопрос. Как это преобразование правильно сделать? ОТДЕЛЬНО ПРЕОБРАЗОВЫВАТЬ ТОЛЬКО ТЕ ГРУППЫ, ГДЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ОТЛИЧНО ОТ НОРМАЛЬНОГО? ИЛИ ЖЕ НУЖНО ОБЪЕДИНИТЬ ВСЕ ПЕРЕМЕННЫЕ В ЕДИНУЮ ВЫБОРКУ (С N=75) И ТРАНСФОРМИРОВАТЬ ИМЕННО ЕЁ?
Согласно моим дилетантским рассуждениям, если сделать первое (преобразовывать только "ненормальные" группы), то в дальнейшем возникнет проблема неравных дисперсий у преобразованных и не преобразованных групп, а насколько правомерно второе (преобразовывать сразу всю единую группу в 75 вариант) я не знаю.
Насчет неравных дисперсий: да, для дисперсионного анализа важна нормальность распределения остатков ( residuals) дисперсионного анализа, а не данных в самих сравниваемых группах; но помимо нормальности распределения остатков, дисперсионный анализ требует еще и соблюдения равенства дисперсий ВО ВСЕХ сравниваемых группах (для дисп. анализа с повторениями должно соблюдаться еще и условие т.н. сферичности). Для проверки этого условия есть (помимо прочих) критерий Бартлетта (его и собираюсь использовать), для применения которого ВСЕ сравниваемые (по дисперсиям) группы должны быть нормально распределены, поскольку этот критерий чувствителен к отклонениям от нормальности. Хотя ,вероятно, есть более либеральные критерии (устойчивые к отклонениям от нормальности).
Если мой подход неправилен - готов выслушать любые предложения.
Спасибо!

[Blaid]

Здравствуйте уважаемый nokh! С molbiol я решил перебраться и сюда. Так что каверзные вопросы буду задавать теперь здесь (да и подветка форума здесь более специализированная).
Спасибо за Ваш подробный и обстоятельный ответ!
Обязательно попробую сделать так, как Вы советуете. А пока что краткое описание того, что получилось на данный момент.
Делаю двухфакторный анализ. При этом получается:фактор А, фактор В, взаимоджействие А*В.
Сначала с помощью программы Rundom BC 1.0 (хотя сейчас уже есть версия 3.14, но у меня на компе она что-то не работает) сделал преобразование (опция normality and homogeneity of variances) cделал преобразование на уровне данных по группам, на уровне фактора А (т.е. 15 групп по 5 вариант в каждой, хотя, согласно критерию Шапиро-Уилка, из них только 2 не были нормально распределены). А уже потом сделал преобразование на уровне фактора В (это 3 временных срока, по 5 групп в каждом сроке с пятью вариантами в каждой группе; набор групп для всех сроков одинаков). И вот что получилось: уже после проведения Two-Way ANOVA (с использованием тех преобразованных данных, которые Rundom выводит сама) в STATISTICA 8.0, при проверка равенства дисперсий в модуле Assumptions представления результатов дисперсионного анализа, выясняется, что по фактору А (группы) дисперсии равны (тесты Бартлетта, Кохрейна, Хартли дают одинаковый - качественно -результат), дисперсии по фактору В - также равны, а вот по взаимодействию А*В - нет (все тесты дают одинаковый отрицательный результат).
Предполагаю, что или на уровне групп (фактор А) или, что представляется более вероятным, на уровне временных сроков (фактор В), и после преобразования сохраняется некоторая ассиметрия распределения. Взаимодействие факторов приводит к неравенству дисперсий на уровне их взаимодействия.
Почитал вот это http://forum.disser.ru/index.php?showtopic...t=0&start=0
Касательно Вашего первого поста в этой теме - есть еще критерий Брауна-Форсайта (Brown-Forsythe test), хотя подробно про него не знаю. В STATISTICA 8.0 он не реализован (есть в AtteStat).

Спасибо!