Статистика для интегральных выборок Опции

[SK1983]

Доброго времени суток!
Задача у нас следующая. Работаем с мелкими кишечниками (беспозвоночные), замеряем активность ферментов. Для оценки активности готовим гомогенат из нескольких кишечников (около 30). Оценивать показатели по каждому нереально. И в последнее время получается так, что эксперимент состоит из одной повторности (3 опытных варианта и 1 контрольный) полученной путём десятка промеров активности из общего гомогената (разброс данных здесь в основном определяется погрешностью метода).
Вопрос: можно ли хоть как-то сравнить эти варианты из одной повторности полученной путём промеров активности из общего гомогената с контролем? Мы слышали о некой специальной статистике для таких случаев, но найти нигде не можем. Может быть кто-нибудь что-то знает про неё?
Заранее спасибо!

[nokh]

Доброго времени суток!
Задача у нас следующая. Работаем с мелкими кишечниками (беспозвоночные), замеряем активность ферментов. Для оценки активности готовим гомогенат из нескольких кишечников (около 30). Оценивать показатели по каждому нереально. И в последнее время получается так, что эксперимент состоит из одной повторности (3 опытных варианта и 1 контрольный) полученной путём десятка промеров активности из общего гомогената (разброс данных здесь в основном определяется погрешностью метода).
Вопрос: можно ли хоть как-то сравнить эти варианты из одной повторности полученной путём промеров активности из общего гомогената с контролем? Мы слышали о некой специальной статистике для таких случаев, но найти нигде не можем. Может быть кто-нибудь что-то знает про неё?
Заранее спасибо!

Всё зависит от того один и тот же гомогенат вы используете в эксперименте или всё время разный. Если разный, то задача не решается. Но, насколько я понял, вы один гомогенат делите на 4 части и экспериментируете с 3 из них. Тогда это самая обычная задача для однофакторного дисперсионного анализа и/или его непараметрического рангового аналога. В вашем случае источников изменчивости 2: обработка и погрешность метода, выступающая в данном дисперсионном комплексе в качестве ошибки. Если фактор обработки значим - проводите запланированные или апостериорные сравнения в рамках этого комплекса. Никакой "специальной" статистики здесь не требуеся. По результатам такого эксперимента, конечно, ничего нельзя сказать об индивидуальной изменчивости показателя и индивидуальной реакции на обработку (эти источники изменчивости вы разрушили гомогенизацией), но фактор обработки оценивается замечательно.