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]

опишите свой материал и эксперимент и тогда решим

После воздействия неким фактором (А) измерили длину 4 побегов в опыте и контроле.
Без действия:
75,2
78,3
88,9
87,0

После:
80,1
90,5
95,9
99,2

Как правильно написать (и вначале посчитать), что их длина увеличилась?
Судя по Вашему пункту 2, наверное, так: действие "А" эффективно, в результате длина увеличилась на 9 +- 5,3 см. (корень(44/4+69/4)=5,3)

А как по пункту 3? (В наличии только Excel 2003-2007 и калькулятор). Разные PAST недоступны, да и где их брать?

Хи-квадрат Пирсона устарел

А как же сравнивать принадлежность или нет наблюдаемой выборки некоторому теоретическому рапределению?

естественно, признак недостаточных знаний по статистике. Что вполне нормально

Вы правы, но так и будет, поскольку обычным людям (т.е. не-статистикам) чаще всего некогда разбираться в деталях стат-анализа, им нужны четкие конкретные алгоритмы, причем с примерами решений и с примерами выводов, а очень часто на конкретные вопросы в лучшем случае дают какие-то ссылки, а в худшем - просто рекомендуют "погуглить".
Если хотите изменения ситуации - организовывайте создание _практической_ базы знаний "вопрос-ответ" - с примерами, пояснениями и выводами.

Я, конечно, кое-что почитаю из Ваших ссылок (если среди них есть ссылки на конкретные алгоритмы, а не вообще), спасибо, но... См. выше.

Сообщение отредактировал Света K - 3.11.2017 - 15:49

[nokh]

После воздействия неким фактором (А) измерили длину 4 побегов в опыте и контроле.
Без действия:
75,2
78,3
88,9
87,0

После:
80,1
90,5
95,9
99,2

Как правильно написать (и вначале посчитать), что их длина увеличилась?
Судя по Вашему пункту 2, наверное, так: действие "А" эффективно, в результате длина увеличилась на 9 +- 5,3 см. (корень(44/4+69/4)=5,3)

А как по пункту 3? (В наличии только Excel 2003-2007 и калькулятор). Разные PAST недоступны, да и где их брать?

1. Скачать PAST и G*Power
https://folk.uio.no/ohammer/past/
http://www.gpower.hhu.de/en.html

2. В PAST набить данные, выделить. Путь: Univariate - Summary statistics. Выписать: средние, станд. отклонения. Для средних (см. строку Mean) получить 95% ДИ бутстрепом (лучше BCa).

3. Univariate - Two-sample tests (F, t, ?). См. 95% ДИ разности.
Параметрический по t-распределению содержит ноль и близок к тому, что 100$ рассчитал вам вручную по z-распределению.
ДИ бутстрепом не содержит ноля, т.е. в таком варианте различия статистически значимы на 5%-ном уровне (P<0,05). Что тут за бутстреп, какие они бывают и чем отличаются в худшую сторону от процентильного, рассчитанного вам p2004r - см. в мануале и литературе.

4. В G*Power вносим средние и стандартные отклонения. Считаем мощность (power) исследования = 0,3. Ставим себе и научному руководителю двойку за планирование исследования. Относимся к результатам как результатам пилотного исследования и рассчитываем в G*Power необходимые объёмы выборок (Type...: Sample size calculation...) для альфа=0,05 и бета=0,20, т.е. мощности = 0,8 (самостоятельно).

PS По поводу "обычных людей". Обычные люди работают на заводах, в офисах, магазинах и т.п. Они не измеряют длину побегов и не тусуются на статистических форумах. Процитирую сам себя (пособие скоро должно выйти):
"Я - биолог (я – врач), а не статистик". Такая не всегда верная установка тиражируется в некоторых медицинских, педагогических и даже научных коллективах, а потому встречается не так уж редко. Она справедлива до тех пор, пока человек не приступает к выполнению научной квалификационной работы. Статистический анализ данных является неотъемлемой частью современной научной методологии. Поэтому, если человек работает над школьным научным проектом, дипломной работой бакалавра, магистерской, кандидатской или докторской диссертацией, он должен предъявить соответствующие данному квалификационному уровню умения грамотно получать данные и выделять из них наиболее существенные закономерности с использованием статистических методов. Поэтому, пока Вы занимаетесь научной работой, Вы – статистик.

Сообщение отредактировал nokh - 4.11.2017 - 18:30

Эскизы прикрепленных изображений

 

[p2004r]

1
PS По поводу "обычных людей". Обычные люди работают на заводах, в офисах, магазинах и т.п. Они не измеряют длину побегов и не тусуются на статистических форумах. Процитирую сам себя (пособие скоро должно выйти):
"Я - биолог (я ? врач), а не статистик". Такая не всегда верная установка тиражируется в некоторых медицинских, педагогических и даже научных коллективах, а потому встречается не так уж редко. Она справедлива до тех пор, пока человек не приступает к выполнению научной квалификационной работы. Статистический анализ данных является неотъемлемой частью современной научной методологии. Поэтому, если человек работает над школьным научным проектом, дипломной работой бакалавра, магистерской, кандидатской или докторской диссертацией, он должен предъявить соответствующие данному квалификационному уровню умения грамотно получать данные и выделять из них наиболее существенные закономерности с использованием статистических методов. Поэтому, пока Вы занимаетесь научной работой, Вы ? статистик.

Только что увидел вот такое

Эскизы прикрепленных изображений