Бета-распределение -- как анализировать Опции

[Физиолог]

Здравствуйте, уважаемые коллеги!

проведено исследование на крысах с оценкой условной реакции предпочтения места. Суть теста в том, что крыса помещается в ящик, дно которого разделено на 2 равных зоны с разными поверхностями. Например, гладкая и шершавая. Регистрируется процент времени, которое крыса проводит на одной из поверхностей. Эксперимент был спланирован для дисперсионного анализа. Было 2 фактора, требуется узнать влияение каждого из факторов и взаимодействие. Распределение данной переменной оказалось "не нормальное", поэтому дисперсионный анализ использовать нельзя. Долго пробовал выйти из положения применяя различные модификации анализа таблиц частот (например, разбить крыс на 2 группы -- больше и меньше 50 % времени проводят на одной из поврехностей -- сделать таблицу частот), логит регрессию... Не получается доказать то, что я вижу в данных. Хотелось бы всё-таки применить параметрический анализ. Но для этого нужно как-то привести распределение к нормальному.
Подскажите, пожалуйста:
1. Как доказать, что имеется бета-распреджление. Для работы имею программы Statistica 8.0, SPSS 17, дали пробную версию StatXact, но в них я не нашёл способа подгонки бета-распределения?
2. Как привести бета-распределение к нормальному? Есть ли более-менее простое решение, так как я не математик?
3. Может быть есть специальные критерии для работы с переменными, распределёнными такми образом, какой-либо аналог двухфакторного дисперсионного анализа?
Мне очень важно доказать не только влияние факторов, что я с грехом пополам вижу с помощью критерия Манна-Уитни, но и взаимодействие факторов!
Прикрепляю файл с иллюстрацией распределения. Действительно ли это бета-распределение? Почему Statistica не хочет рисовать кривую подгонки, нельзя нуои что-ли, или в пределах 0 - 1 должно быть?
Помогите, пожалуйста!

Прикрепленные файлы

 Distribution.bmp ( 990,05 килобайт ) Кол-во скачиваний: 970

 

[p2004r]

Помогите, пожалуйста!

Построить регрессионную модель (GLM) с соответствующей (вполне подойдет биноминальная) связью.

[Физиолог]

Построить регрессионную модель (GLM) с соответствующей (вполне подойдет биноминальная) связью.

Спасибо, буду пробовать. Пробовал логит регрессию и пробит регрессию (переделал зависимую переменную на бинарную). Нет, не видит того, что видит критерий Манна-Уитни -- отличия одной из групп от контрольной.

[p2004r]

Спасибо, буду пробовать. Пробовал логит регрессию и пробит регрессию (переделал зависимую переменную на бинарную). Нет, не видит того, что видит критерий Манна-Уитни -- отличия одной из групп от контрольной.

зачем переделывать переменную? насколько данные секретны?