Сравнение нескольких групп Опции

[metalmary]

Всем . Не могу никак определиться в выбором критерия. Есть контрольная группа животных, есть 5 экспериментальных групп, у которых определяли содержание некотрого гормона при определенной температуре через разный промежуток времени, т.е. у группы 1 брали кровь через час, у группы 2 - через 2 часа и т.д. Кроме этого, таких "5 экспериментальных групп" было тоже 5, так как было 5 разных температур. Параметрические критерии не подойдут, т.к. распределение не является нормальным, да и выборки маленькие. Нужно сравнить каждое измерение с контролем (я предполагаю критерий Манна-Уитни). Для проверки наличия различий в группах при определенной температуре склоняюсь к Крускалла-Уоллиса. Насчет сравенения разных температур очень сомневаюсь.
Верны ли рассуждения? , плиз!

[nokh]

Рассуждения ошибочны. Читайте про двухфакторный дисперсионный анализ (ДА) и нормализующие преобразования данных. Ну а чтобы впредь не возникало даже мысли обсчитывать один эксперимент десятками примитивных методов также читайте про принципы статистической проверки, про удержание проверки семейства гипотез на заданном уровне значимости, про ужасные поправки типа Бонферрони и про мощность статистической проверки.
А вообще, чем сложнее анализ, тем сложнее найти для него непараметрический ранговый аналог. Т.е. это - потенциально тупиковый путь. Если и использовать непараметрику, то ресэмплинг. Двухфакторному ДА уже просто нет рангового аналога, т.к. даже критерий Даны Квейд не способен обнаружить взаимодействие факторов.

[metalmary]

Рассуждения ошибочны. Читайте про двухфакторный дисперсионный анализ (ДА) и нормализующие преобразования данных. Ну а чтобы впредь не возникало даже мысли обсчитывать один эксперимент десятками примитивных методов также читайте про принципы статистической проверки, про удержание проверки семейства гипотез на заданном уровне значимости, про ужасные поправки типа Бонферрони и про мощность статистической проверки.
А вообще, чем сложнее анализ, тем сложнее найти для него непараметрический ранговый аналог. Т.е. это - потенциально тупиковый путь. Если и использовать непараметрику, то ресэмплинг. Двухфакторному ДА уже просто нет рангового аналога, т.к. даже критерий Даны Квейд не способен обнаружить взаимодействие факторов.

Спасибо! Еще есть одна фишка - в каждой группе число число животных разное, например, при температуре Х в группе 1 - 10 животных, в группе 3 - 6 животных. Я так понимаю, повторные измерения отпадают? Еще необходимо показать с каким уровнем значимости отличается одное значение при конкретной температуре от контрольного. Нужно ли в этом случае делать пересчет уровня значимости?