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!

[nokh]

> 100$
К сожалению в книгах алгоритма нет. Сам Родионов пишет, что "Для этого пока не существует никаких приёмов кроме перебора различных вариантов значений константы до тех пор, пока не будет найден тот, при котором гипотеза о нормальном распределении будет принята для выборочных данных log(x_i-a)." Т.е. нужно (1) самостоятельно задать область значений "а" для поиска, (2) выбрать к/л функцию в качестве маркёра отклонения отнормальности (3) по итерационному алгоритму прийти к минимуму этой функции. Я такой квалификации не имею:(

>Sjutka
Нет, в этой книге буквально строчка об этом. Подробнее в другой - "Статистические решения в геологии" (1981).