Анализ повторных измерений Опции

[Marinheiro]

Здравствуйте! Мне необходимо провести анализ массива данных одного исследования.
В группе 20 человек. Длительность исследования 3 месяца. Изучается динамика состояния рабочих в течение их работы в "некоторых условиях". Для этого проведено 16 исследований группы. Таким образом, имею 16 связанных малых выборок (этапов исследования), соответственно, объемы выборок одинаковые. У каждого участника на каждом этапе имеется примерно 120 переменных, полученных в ходе обследования. Данные не подчиняются закону нормального распределения.
Одной из задач является сравнение этих выборок на предмет наличия статистически значимой динамики переменных между этими этапами, для чего хочу применить непараметрический критерий Фридмана. Однако, если он "найдет" различия на 16 этапах, то не скажет, между какими конкретно. С помощью какого критерия мне провести апостериорный анализ и уточнить, между какими этапами есть значимые различия?

[100$]

Здравствуйте! Мне необходимо провести анализ массива данных одного исследования.
В группе 20 человек. Длительность исследования 3 месяца. Изучается динамика состояния рабочих в течение их работы в "некоторых условиях". Для этого проведено 16 исследований группы. Таким образом, имею 16 связанных малых выборок (этапов исследования), соответственно, объемы выборок одинаковые. У каждого участника на каждом этапе имеется примерно 120 переменных, полученных в ходе обследования. Данные не подчиняются закону нормального распределения.
Одной из задач является сравнение этих выборок на предмет наличия статистически значимой динамики переменных между этими этапами, для чего хочу применить непараметрический критерий Фридмана. Однако, если он "найдет" различия на 16 этапах, то не скажет, между какими конкретно. С помощью какого критерия мне провести апостериорный анализ и уточнить, между какими этапами есть значимые различия?

Если результатом каждого этапа является вектор из 120 параметров на человека, то это задача для однофакторной MANOV'ы с повторными измерениями (Within-фактор = время).
Post hoc'и при этом можно провести парным критерием Хотеллинга, достигаемые уровни значимости с учетом их коррелированности откорректировать процедурой Беньямини-Йекутили.