Выбор статистического метода Опции

[Maris]

Подскажите, пожалуйста, каким методом считать. В статистике новичок.
Данные следующие. Имеются 2 группы: 1 группа пациенты с ИБС, 2 ? без ИБС. В обеих группах проводилась операция. До и после операции смотрели ряд лабораторных показателей.
Необходимо узнать есть ли динамика показателей в группах или нет. При этом распределение у показателей до операции - ненормальное, после операции - нормальное.
Какой статистический метод лучше применить (Критерий парных выборок или критерий Уилкоксона)?
И как описывать такие данные (среднее или медиана)?

Сообщение отредактировал Maris - 14.02.2016 - 14:54

[Maris]

Да, действительно, не совсем корректно описала задачу..
Nokh, спасибо Вам большое за помощь и проведенный ликбез
Трансформация Бокс-Кокса поддерживается в SPSS?

Сообщение отредактировал Maris - 17.02.2016 - 11:48

[nokh]

Трансформация Бокс-Кокса поддерживается в SPSS?

Когда это возможно, я стараюсь придерживаться канонических (ещё советских) переводов статистических терминов, поэтому квартиль у меня женского рода, гомоскедастичность - однородность дисперсий, а трансформация - преобразование.
Преобразование Бокса - Кокса в SPSS есть, но во-первых неудобно реализровано, а во-вторых проводится не по стандартному алгоритму, а с опцией приведения к задаваемым пользователем значениям среднего и станд. отклонения (по умолчанию - соответственно 0 и 1), от которой нельзя отказаться. Путь: Преобразовать - Подготовка данных к построению моделей - Интерактивно (Или Автоматически) - Задать настройки самостоятельно - ... - Параметры - Масштабировать поля - Количественные целевые - Привести ... Бокса - Кокса. Короче, пусть сами разработчики ну или фанаты пакета тратят по полдня на настройку этого модуля...
Я пользуюсь бесплатным пакетом PAST (http://folk.uio.no/ohammer/past/): Transform - Box-Cox. Преобразовывать нужно не отдельные группы, а весь массив сразу. Если лямбда близка к нулю проще использовать логарифмическое преобразование - в пакетах обычно можно задать логарифмический масштаб оси Y на графиках, а тогда автоматически построенные графики можно сразу давать в работу. Анализом повторных измерений в PAST лучше пока не пользоваться (не сходится с другими пакетами), а вот в SPSS - отличный модуль дисперсионного анализа повторных измерений: с учётом возможных отклонений от требования сферичности и т.д.