Сравнение с интервальной нормой, какой метод? Опции

[Статистик]

Добрый день!
Имеются данные о толщине макулы до и после лечения. Есть норма, которая задана в виде интервала. Как проверить соответствие толщины макулы норме после лечения?
Т.е. нужна гипотеза об попадании точечной оценки в заданный интервал? Или нужна гипотеза о соответствии интервальной оценки заданному интервалу?
Помогите, пожалуйста, разобраться.

[100$]

Как статистик статистику.

У вас есть выборка, и есть диапазон нормы. В этой выборке можно определить долю пациентов, обладающих нормальными значениями изучаемого признака. До лечения доля пациентов, чей изучаемый признак находится в пределах нормы (т.е. попадает в диапазон), была, н-р, 0%, после лечения- скажем 50%.

После чего проверить гипотезу о равенстве долей в двух выборках. Как учили классики жанра.

Я это к тому, что проверить "соответствие" конкретной величины диапазону невозможно: величина либо попадает в диапазон, либо нет. И если некая величина не попадает в 95%-ный доверительный интервал, она запросто может попасть в 99%-ный.

P.S. В статистике есть тема "Статистика интервальных данных", да все никак руки до нее не доходят. Даже приблизительно не знаю, как там проверяются гипотезы.

Сообщение отредактировал 100$ - 20.07.2013 - 20:25

[Статистик]

Как статистик статистику.

У вас есть выборка, и есть диапазон нормы. В этой выборке можно определить долю пациентов, обладающих нормальными значениями изучаемого признака. До лечения доля пациентов, чей изучаемый признак находится в пределах нормы (т.е. попадает в диапазон), была, н-р, 0%, после лечения- скажем 50%.

После чего проверить гипотезу о равенстве долей в двух выборках. Как учили классики жанра.

Спасибо за ответ. Выше уже такое предлагали. Но поправьте меня, если я рассуждаю неправильно.
Норма в свое время была взята не с потолка. Скорее всего она когда-то кем-то была получена на основании статистических данных. Следовательно границы нормы - это оценки. Возможно это границы доверительного интервала, а может это какие-то квантили. К сожалению, мне это не известно (и информацию эту уже восстановить невозможно). А раз это оценки, то они имеют точность. Поэтому, имея норму 230-270, можно ли считать 271 нормой? А 272? Поэтому формально таблицу сопряженности построить несложно. А вот насколько это будет корректно, считая формально 271 не нормой?

Я это к тому, что проверить "соответствие" конкретной величины диапазону невозможно: величина либо попадает в диапазон, либо нет. И если некая величина не попадает в 95%-ный доверительный интервал, она запросто может попасть в 99%-ный.

Это понятно. Но вот тут как раз и всплывает понятие доверительной вероятности. А когда мы жестко пытаемся отнести значение к норме или не норме, которая сама является оценкой, на мой взгляд, поступаем не совсем корректно.

в Любом случае в результате обсуждения появились 2 подхода к решению поставленной задачи:
1) выводы делать на основании таблицы сопряженности;
2) сравнивать среднюю отдельно с верхней и нижней границей нормы.