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?

[nokh]

Смотри [Закс Л., с.270-281].
Ранговый критерий Манна и Уитни [Mann, Whitney, 1947] основан на критерии Уилкоксона для независимых выборок. Он является непараметрическим аналогом t-критерия для сравнения двух средних значений непрерывных распределений.

Вопрос был о том, какую гипотезу проверяет критерий. Заметьте, не о том: (1) на чём основан критерий, (2) для каких выборок применяется, (3) аналогом чего он является, (4) для чего используется. У вас 4 ответа, но не на тот вопрос. Это сродни неверной диагностике: похоже, но не то.
passant сбил мой воинственный настрой задать вам последовательно все 3 технических вопроса и 1 риторический, который я хотел задать. Поэтому выложу всё кучей.

1). Во-первых, критерий УМУ, как уже было сказано, не проверяет гипотезу о различии средних. Соответственно вывод о том, что "Эффекта обработки не выявлено, статистически значимой разницы между средними значениями не обнаружено" является некорректным.

2). Ветка форума в формулировке топикстартера называется "Разница между средними значениями, Описать разницу". Критерий УМУ не позволяет вычислить разницу между средними значениями даже чисто технически, т.к. является ранговым критерием. А уж как описать разницу в терминах УМУ ума не приложу.

3). Почти всегда непараметрические критерии являются менее мощными по сравнению с параметрическими. Это логично, т.к. раз используется меньше информации, то её нехватку нужно чем-то компенсировать. Обычно - увеличением объёма выброк. Поэтому очевидно, что в условиях мизерных выборок нужно брать самое мощное, что только есть - параметрику. Ну или использовать самые современные подходы типа ресэмплинга, которыми сейчас поверяют и параметрику, и непараметрику. Вы же предлагаете использовать для малых выборок менее мощный УМУ, вероятно прочитав эту глупость в русскоязычной википедии. Т.о. даже корректный вывод о принадлежности выборок к разным совокупностям может не быть правильным, т.к. для обнаружения истиных различий просто не хватает мощности (хотя, как уже писал выше, её и так не хватает, причём всем, начиная с научного руководителя).

Т.о. технически критерий УМУ не уместен по трём причинам. И всё было бы ничего, если бы вы ответили в ветку первым: уровень и опыт у всех разный, а чтобы ресурс жил нужно чтобы кто-то отвечал на зачастую примитивные и потворяющиеся вопросы новичков. И ничего страшного, если совет не самый лучший - кто-нибудь поправит если что... Но вы пришли уже после того, как были предложены и доверительные интервалы, и ресэмплинг, и его вариант в конкретной программе: типа считайте УМУ. Т.е. вы не согласны с предложенными до вас подходами и уверены что предлагаете лучший варант? Тогда напишите чем он лучше, и мы подискутируем. Иначе вы просто вводите топикстартера в заблуждение, а консультантов в ветке провоцируете на агрессию по отношению к вам.

Сообщение отредактировал nokh - 23.11.2017 - 22:21

[Света K]

уже после того, как были предложены и доверительные интервалы, и ресэмплинг, и его вариант в конкретной программе: типа считайте УМУ

Не надо ссориться по пустякам, т.к. в конечном варианте отчета привела и ДИ и УМУ. Все прошло хорошо, никто замечаний не сделал, что У-критерий тут не уместен. А ведь члены Совета все со степенями. Так что мир всем.

[100$]

Не надо ссориться по пустякам, т.к. в конечном варианте отчета привела и ДИ и УМУ. Все прошло хорошо, никто замечаний не сделал, что У-критерий тут не уместен. А ведь члены Совета все со степенями. Так что мир всем.

Странная связка: ДИ для раницы средних + У-М-У, который к среднему (как к статистической сущности) вообще отношения не имеет. Тем паче, что кроме У-М-У существует еще 100500+ непараметрических критериев на ту же тему. Похоже, в этой истории и Совет и соискатель достойны друг друга.

Света К, я с вас горжусь!