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]

Что-то диалог затянулся... Но все-таки повторюсь,
1) Утверждать, что в том случае, если распределение не нормальное можно пользоваться непараметрикой (понимая под этим раногвые критерии) ошибочно. В случае неравенства дисперсий речь чаще всего идет о выборке из смешанного распределения на котором "непараметрические" критерии врут так же, как и параметрические (спасение - использование винзоризированных или обрезанных средних с методами boostrapping, см Wilcox. Applying Contemporary Statistical Techniques). Соответственно, в Вашем случае непараметрика ни от чего не защищает.
2) Оба диалога кажутся неубедительными, поскольку за люым из них следует убийственный аргумент "А как Вы вообще могли считать показатели средней тендеции, если Вы ничего не знаете о своей популяции - вполне возможно, что у Вас популяция состоит из 10 разных групп, из кажой из которых Вы взяли по одному образцу и теперь считаете среднюю (медианную) температуру по больнице". 4 наблюдения могут быть репрезентативными в случае высокогомогенной популяции (лампочки, произведенные в одну смену), а 100 могут быть нерепрезентативными (выборка из популяции людей разного пола в возрасте от 0 до 100 лет). Что касается экспериментальной медицины - не согласен, там выборки часто бывают большими или популяция гомогенной (клеточные линии) - тогда и 4 наблюдения репрезентативны (для данной клеточной линии).
3) насчет вопросов - на самом деле все можно, и разность считать и отношения - только вот интерпретировать их так же как средние нельзя (просто нарисуйте сильно скошенное распределение, отметьте там медиану и другое, скошенное в противоположную сторону, а потом попробуйте проинтерпретировать результаты, что следует из того, что медиана на 100 единиц выше во втором случае? при этом 75% значений в группах перекрываются? моды близки? и т.п.) Большинство людей, описывая свои данные предполагают, что они имеют дело с симметричным распределением... Расчет доверительных интервалов для медиан дело, в принципе, не сложное. Надо найти таблицу биноминальных распределений (используется для критерия знаков) и определить те значения, которые соответствуют 2.5% и 97.5% всех случаев для данного числа испытаний. Это порядковые номера в отсортированном списке значений. Например, для 10 наблюдений пограничные значения составляют 2 и 9, соответственно нижняя границу ДИ - второе значение, верхняя - 9 (т.е. в последовательности 1 2 3 3 3 4 4 4 5 6) 95% ДИ для медианы составит 2-5. Расчет для разностей сложнее, особенно, если это не связанные совокупности. В качестве варианта можно воспользоваться boostrap-оценками. Тут придется писать программу в какой-нибудь из систем статистической обрабоки (пример в SAS, но для средних описан в Плавинский С., Биостатистика, стр. 220-223), для медиан надо просто заменить ключевое слово MEAN на MEDIAN (если версия SAS больше 8)), другие примеры можно найти у уже упоминавшегося Wilcox. Кстати, boostrap с t-критерием вообще лучшее решения для Вашей проблемы (по крайней мере наиболее современное), по крайней мере это показал Wilcox в своей работе (правда, может потребоваться работать с винзоризированными средними и надо достаточно хорошо знать программирование в какой-нибудь статистической системе, у Wilcox это S/R)