Стадии заболевания, статистический анализ Опции

[lymphoma]

Здравствуйте, уважаемые форумчане!
Вопрос такой: есть 2 группы больных раком молочной железы (15 и 9 больных), стадии 0, I, IIa, IIb и III. Хочется доказать, что эти группы сопоставимы, т.е. нет статистически значимого различия в распределении по стадиям. Каким образом это можно сделать? Насколько корректно использование U-критерия Манна-Уитни после присвоения стадиям числовых эквивалентов (напр., 0-1, I-2, IIA - 3 и т.д.)
ps работаю в пакете Statistica
pps заранее спасибо за ответы

[плав]

Коллеги, мне кажется, все немного забыли основную задачу - не проверка различий между группами, а проверка одинаковости (эквивалентности) групп. Иными словами, автору надо больше внимания уделять не нулевой гипотезе, а альтернативной - насколько высока вероятность ее пропуска при данном дизайне. Все обсуждение приведенное выше хорошо и здорово, но если бы задача была найти отличия между группами по распределению, тогда 0,25 вероятность нулевой гипотезы говорит о том, что ее отклонять не стоит. Однако стоит ли отклонять альтернативную? Или вообще исследование ничего не дает? Для формулировки альтернативной гипотезы данных мало, но учитывая размер выборки сразу можно сказать, что мощность исследования малая и поэтому высокое значение ошибки I типа сопровождается еще более высоким значением ошибки II типа, а, значит, никаких выводов относительно одинаковости групп сделать нельзя. К тому же, как указывает DrgLena, визуально (процентное распределение) группы не очень-то похожи.
Самое ужасное, это то, что было написано в ответе на письмо DrgLena - понятно, что исследование никуда, но хочется сделать правильную статистическую обработку. НЕВОЗМОЖНО сделать ПРАВИЛЬНУЮ статистическую обработку при плохом дизайне. Она всегда будет неправильная и проходят подобные мысли только благодаря статистической безграмотности т.н. ученых. Помимо всего прочего малые выборки не репрезентативны, соответственно любая генерализация (о чем и говорит статистическая обработка) является ошибочной, поскольку в исследовании физически отсутствуют представители всех классов (например, в описанном выше массиве это 0 стадия во второй группе). А автор пытается обрабатывать данные так, как если бы они присутствовали!
В данном случае уж лучше просто привести все исходные данные (всего-то 24 наблюдения), нарисовать графики типа ствола с листьями и успокоиться.