Критерий для анализа сверхмалых выборок, выборки из 3 значений. Применение стат. анализа Опции

[Vitek_22]

Салют! Столкнулся с проблемой сравнения двух выборок, в каждой из которых по 3 значения. Это результаты иммуноблоттинга (определение концентрации целевого белка в пробе) очень ценных образцов, полученных от трансгенных животных. Но их - образцов, было всего 3 для каждой из групп (2 группы: интактная и подвергнутая воздействию исследуемого фактора). Покопавшись в литературе, нашёл статьи, где есть такие выборки и авторы как ни в чём не бывало используют t-критерий Стьюдента для сравнения средних. Нашёл статьи, где используют U-критерий Манна-Уитни... Скажем так, в биологии 3 образца - это нормально для публикации, если речь идёт об особо ценном и сложнополучаемом биоматериале (к примеру как у меня, когда животные практически не дают потомства). Т.е. представить эти данные можно и не стыдно. Но вот как сравнить, как показать, что эти выборки отличаются статистически значимо, иными словами, что наш исследуемый фактор значимо повлиял на концентрацию целевого белка?
Почитал ещё о таком методе, как ресамплинг или бутстреп, когда объём выборки искусственно увеличивают. Ну, не знаю насколько это правильно... также не нашёл софт и чёткого понимания как это сделать у меня нет.
Работаю в проге Statistica 12

Посоветуйте, как всё же обработать эти данные. Вот пример исходных цифр:
Выборка 1:
221,60112
305,217725
295,251684

Выборка 2:
371,3313
397,452722
437,212724

[Игорь]

В принципе любая непараметрика. Можно посмотреть критерий рандомизации для независимых или для связанных выборок (он же критерий рандомизации компонент Фишера, он же критерий рандомизации Фишера-Питмана). На русском языке в справочнике Руниона хорошо описан.

[salm]

В принципе любая непараметрика. Можно посмотреть критерий рандомизации для независимых или для связанных выборок (он же критерий рандомизации компонент Фишера, он же критерий рандомизации Фишера-Питмана). На русском языке в справочнике Руниона хорошо описан.

Здравствуйте. Скажите, раз непараметрический критерий подходит для малых выборок, зачем тогда расчет их объема для непарметрических критериев?

А еще скажите, как вы относитесь к формулировке: "значимость на уровне тенденции" - когда речь идет о том что бы отвергнуть гипотезу на уровне 5-10%? Когда значимость различий на заявленном уровне в 5% не найдена..?
Спасибо.

Сообщение отредактировал salm - 24.02.2023 - 13:41

[ИНО]

В указанных критериях объемы выборок, учитывается автоматически. Но ежели они очень малые, то достигаемый уровень значимости упирается в, скажем так, техническую границу и может никогда не перевалить за вожделенные 5% вне зависимости от величины различий. См. предыдущие страницы. Это как раз может быть одной из причин упомянутой Вами "значимости на уровне тенденции". Однако в большинстве случаев подобные выражения говорят лишь о том, что автор найти значимых различий не смог, но ему очень хочется.

Сообщение отредактировал ИНО - 24.02.2023 - 14:47

[salm]

В указанных критериях объемы выборок, учитывается автоматически. Но ежели они очень малые, то достигаемый уровень значимости упирается в, скажем так, техническую границу и может никогда не перевалить за вожделенные 5% вне зависимости от величины различий. См. предыдущие страницы. Это как раз может быть одной из причин упомянутой Вами "значимости на уровне тенденции". Однако в большинстве случаев подобные выражения говорят лишь о том, что автор найти значимых различий не смог, но ему очень хочется.

Спасибо. А в принципе, такое выражение "значимость на уровне тенденции" имеет право на существование? вне конкретной ситуации? Вообще, уместно ли так написать, при понимании того, что выборка мала при таких параметрах признака?

[100$]

> Спасибо. А в принципе, такое выражение "значимость на уровне тенденции" имеет право на существование?
Нет.

> ...вне конкретной ситуации?
Тем более, нет.

> Вообще, уместно ли так написать, при понимании того, что выборка мала при таких параметрах признака?
Нет.

Сообщение отредактировал 100$ - 24.02.2023 - 23:33