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]

1. Good for you! А что на этот счет говорит научный руководитель? Если серьезно, по нашему опыту замена медиан на средние в докладах и тексте самая распространенная ошибка при использовании непараметрики
2. Проблема в том, что для критерия важно не распределение в выборке, а в популяции. Оригинально У.Госсет (Стьюдент) делал свой критерий для анализа выборок в 4 наблюдения (попробуйте проверить распределение 4 наблюдений). Поэтому оснований для замены параметрики на непараметрику также нет. Учитывая более низкую мощность непараметрики повышается вероятность ошибки второго рода. Но если, Вы сделали так, то сильного криминала нет, просто я хочу сказать, что Ваш пример не означает, что подобный подход является единственно правильным. Вообще-то если бы Вы повторили расчеты параметрическим дисперсионным анализом и получили те же результаты, то тогда можно было бы быть уверенным, что все хорошо, а вот если бы были расхождения - надо было бы думать. У непараметрики есть еще один серьезный дефект - Вы не можете оценить доверительные интервалы (вообще-то можете, но большинство программ этого не делают), а доверительные интервалы сейчас являются de facto стандартом представления данных.
3. Правильно, но тест Данна не что иное как тест Бонферрони для непараметрических сравнений (см. выше по поводу Бонферрони).
4. Есть разные варианты теста Данна, вместо Крускала-Уоллеса можно использовать Ван-дер-Ваардена, есть и другие варианты, однако самое главное, что следует из 2-3, при переходе от параметрики к непараметрике Вы теряете информацию. Непараметрика не использует всю информацию, которая есть в выборке. Для непараметрики сравнение А и Б с А=1,2,3 и Б=4,5,6 аналогична А=1,2,3 и Б=24,25,26, хотя, взгляд на цифры, я думаю, убедит Вас, что второй вариант все-таки значительнос отличается от первого... В принципе, каждый исследователь выбирает то, что он считает правильным, просто должен быть готов отстоять свой выбор и, фраза "использовали параметрический дисперисонный анализ, поскольку известно, что он достаточно устойчив к отклонениям от нормальности" лучше (на мой вкус), чем фраза "использовали критерий Данна, так как других не знаем, а непараметрикой пользовались, поскольку выборка была маленькая, а о генеральной совокупнсоти ничего не знаем". В последнем случае, злобный рецензент должен сказать - "пойдите, узнайте больше об объекте исследования и тогда возвращайтесь, ибо иначе ваши данные все равно никуда не годятся - 15 человек из генеральной совокупности неизвестной гетерогенности могут быть не репрезентативными и, соответственно, все результаты бессчмысленны". Предстваьте себе случайную выборку 10 детей в возрасте от 0 до 18 и распределение их роста и сравните две случайно выбранные группы по 10 детей по росту... Нет, тут и параметрика не поможет, я просто хочу сказать, что защита "у нас мало наблюдений" - это не защита. К этому вообще лучше внимания не привлекать, ибо от Вас никто не требует защищаться/публиковаться - Вы это делаете сами, когда считаете, что эксперимент завершен.