Критерий Краскела-Уоллиса, использование критерия в программе Statistca Опции

[ortoped74]

Здравствуйте, участники форума!
Прошу помощи по применению критерия Краскела-Уоллиса в программе STATISTICA.
Мне необходимо доказать, что три группы пациентов отличаются по одному признаку.
В программе при обработке данных требуется отметить группирующий признак и анализируемые признаки.
Как разобраться в этих признаках и правильно отметить группы?
Заранее благодарен.

[плав]

to ortoped74: ситуация здесь такая - 1) наиболее распространенная ошибка, считать, что по выборочному распределению Вы можете определить распределение в популяции (а именно оно важно для определения того, каким методом пользоваться). Иными словами, если у Вас в группах количество людей более 30 и у Вас нет оснований предполагать, что ошибка измерений не случайна, то лучше использовать обычный дисперсионный анализ. Он достаточно устойчив к небольшим отклонениям от нормального распределения и более мощный, чем непараметрика. 2) Непараметрика не спасает от определенных типов ненормального распределения, таких как смешанные распределения (смешанное распределение, когда у Вас две группы, которые превращены в одну, с одинаковыми средними и разными дисперсиями). По опыту, именно смешанные распределения наблюдаются чаще всего в биомедицинских данных. 3) Оценка результатов одинакова вне зависимости от того, пользуетесь ли Вы КУ или обычным дисперсионным анализом. Последовательность всегда одна и та же: 1) выполнить дисперсионный анализ и т.н. омнибусный тест чтобы выяснить, не пришли ли все средние (медианы) из одной популяции 2) Если все из одной популяции, анализ прекращается 3) Если не все из одной, выполняется группа post hoc тестов, выявляющая какие именно группы отличаюся. Для параметрического анализа эти тесты отработаны, для непараметрического - нет (хотя никто не мешает заменить значения и ранги и работать с ними в рамках обычного дисперсионного анализа - КУ - это не что иное, как дисперсионный анализ ранговых значений).
to Игорь: давайте не будем плодить рекламные ссылки из одного поста в другой. Если Вы можете ответить - ответьте (например, путем copy-paste из своей справочной системы). Просят ответ по существу. Хотите ссылками - пожалуйста, страницу или главу и библиографическое (краткое) описание, чтобы человек легко нашел. Кстати о хелпах к программам. Statistica имеет великолепную справочную систему и бесплатный учебник, с примерами в этой системе, описанием статистических методов и т.п., которая, кстати, доступна в режиме on-line и не требует никакой установки. Адрес сайта Статсофта знают, наверное, все в этом форуме

[ivan]

to ortoped74: ситуация здесь такая - 1) наиболее распространенная ошибка, считать, что по выборочному распределению Вы можете определить распределение в популяции (а именно оно важно для определения того, каким методом пользоваться). Иными словами, если у Вас в группах количество людей более 30 и у Вас нет оснований предполагать, что ошибка измерений не случайна, то лучше использовать обычный дисперсионный анализ. Он достаточно устойчив к небольшим отклонениям от нормального распределения и более мощный, чем непараметрика.

to плав: Согласен, что по выборочному распределению, особенно если количество наблюдений не велико, нельзя судить о распределении в популяции, но часто бывает так, что я не знаю каково истинное распределение интересующего признака в популяции (например, потому, что этот признак очень мало изучен). Поэтому я решил использовать дисперсионный анализ для определения статистической значимости различий между группами только в том случае, если проверка нормальности распределения признака в группе подтвердила нормальность распределения. Если распределение отличается от нормального - непараметрические критерии. Прав?