Разница между средними значениями, Описать разницу Опции

[Света K]

Подскажите, пожалуйста, как правильно написать о разнице в приросте побегов если вначале они были 82,4 +- 3,34 см, а после воздействия определенным фактором стали 91,4 +- 4,14 см. Других данных нет. Просто сказать, что длина побегов увеличилась на 9 см (91,4-82,4)? Или нужно еще сложить ошибки и разделить на два и привести эту ошибку? Или как?

[Света K]

нет исходных данных

Во-первых спасибо за разъяснения. Во-вторых, данные (исходные) конечно есть, но мне не совсем понятно - есть только две конечные цифры - начальная длина (среднее из 4 измерений) и после действия фактора. Имеется в виду, что никаких промежуточных данных нет. Стоит ли тут при таких данных вообще говорить о каком-то изменении размеров? Кстати, Вы правы, используются методы именно 80-х годов. Но многие считают, что вряд ли подобные методы могут измениться.

Сообщение отредактировал Света K - 27.10.2017 - 16:22

[nokh]

Во-первых спасибо за разъяснения. Во-вторых, данные (исходные) конечно есть, но мне не совсем понятно - есть только две конечные цифры - начальная длина (среднее из 4 измерений) и после действия фактора. Имеется в виду, что никаких промежуточных данных нет. Стоит ли тут при таких данных вообще говорить о каком-то изменении размеров? Кстати, Вы правы, используются методы именно 80-х годов. Но многие считают, что вряд ли подобные методы могут измениться.

Раз у вас есть исходные данные, значит цифр у вас не 2 (начальная и конечная средние), а больше. Вот с этими самыми исходными цифрами (индивидуальными промерами) и нужно работать чтобы рассчитать 95% ДИ прироста и статистическую значимость влияния фактора (ваши динозавры назовут её "достоверностью"), раз был ещё какой-то фактор. Кстати этот фактор всё запутал, опишите свой материал и эксперимент и тогда решим как его грамотно обсчитать и представить (ну это если такое нужно, если не нужно - см. формулу стандартной ошибки разности в предыдущем сообщении).

PS. А методы и подходы устаревают. Хи-квадрат Пирсона устарел, точный метод Фишера устарел, классический t-критерий Стьюдента тоже не рекомендуют использовать на практике, точные ДИ Клоппера-Пирсона не точны, двумерного нормального распределения (для корреляции Пирсона) в природе не сыскать и т.д. Многие известные методы получаются в качестве частных решений современных статистических моделей... Посмотрите насколько сильно компьютеры изменили мир с 1980-х: наивно думать что в научной методологии и статистике они ничего не изменили (это я про бутстреп и т.п.). Подходы устаревают морально, т.е. не потому, что были неправильные, а потому что взамен было предложено что-то лучше.

Сообщение отредактировал nokh - 27.10.2017 - 19:23