Какой статистический метод применить? Опции

[Maria30]

Podska*ite, po*aluista, kakoi statisti4eskii metod lu4she primenit v moem slu4ae? Ja issleduju vosdeistvie dvuh veshestv na kletki pod*eludo4noi *elezy. Odin preparat(1) vysyvaet apoptosis(gibel kletok), drugoi preparat(2) podavljaet apoptosis. Polu4aetsja tablica
1opyt 2opyt 3opyt
control X X X
Preparat 1 koncentracija 1 X X X
Preparat 1 koncentracija 2 X X X
Preparat 1 koncentracija 3 X X X
Preparat 1 koncentracija 4
1opyt 2opyt 3opyt
Control + preparat2 X X X
Preparat 1 koncentracija 1+ preparat2 X X X
Preparat 1 koncentracija 2+ preparat2 X X X
Preparat 1 koncentracija 3+ preparat2 X X X
Preparat 1 koncentracija 4+ preparat2 X X X

Preparat 2 neizmennaja koncentracija
Neobhodimo sravnit control i preparat 1 koncentr.1........4, a zatem preparat 1konc.1 i preparat 1 konc.1+ prepar.2 i t.d.
Mo*no li v moem slu4ae primenit parnyi Student´s t-test?

Izvinjajus za latinskie bukvy:-(

[DrgLena]

Я и не против критерия Стьюдента, тем более, что в этом году исполняется 100 лет, как мы им пользуемся. Удобно средние описывать, эффект в проценках выражать, но все же в медицине редко встречается нормальное распределение, генеральную дисперсию изучаемых показателей никто реально не знает. Статистическому анализу стали уделять значительно больше внимания, чем прежде, однако, все еще, каждый сам себе доктор.

[плав]

Удобно средние описывать, эффект в проценках выражать, но все же в медицине редко встречается нормальное распределение.

А это кто сказал? Если люди берут 10 человек и на них проверяют распределение, то это еще ничего не говорит о том, как часто встречается нормальное распределение в медицине. На самом деле если Вы возьмете крупные популяционные исследования (Фремингем, MRFIT, российскую часть LRC и MONICA), то удивитесь как много параметров "напоминают" нормальное распределение. Многие "не нормальные" параметры нормализуются. Нежелание наших "ученых" читать литературу не может являться причиной для указания на отсутствие данных. Кстати, оттуда же можно взять и данные по стандартным отклонениям в генеральной совокупности. Так что, как говорил кот Матроскин "деньги-то (данные -СП) у нас есть..."
Правда, борцы за статистическую чистоту могут указать, что на самом деле эти распределения не являются нормальным. Это особый класс распределений (смешанные), которые возникают от наличия в популяции двух популяционных групп с близкими средними, но разными дисперсиями. За счет этого появляются утяжеленные "хвосты". К сожалению, ни один из используемых статистических методов (включая так любимую всеми непараметрику) не способен адекватно работать на смешанных распределениях. Для нее нужны другие методы, которые используют не средние и медианы, а винзоризированные средние (или обрезанные средние, хотя тут и медиана может оказаться полезной). Анализ винзоризированных и обрезанных средних чаще всего делается bootstrap'ом стандартных методов (преимущественно варианта t-критерия), полностью методику кроме S-plus/R крупные статистические пакеты не поддерживают. Желающие могут ознакомиться с прекрасной книгой Wilcox "Applying Contemporary Statistical Methods" которая содержит многочисленные расчетные примеры. Поэтому если кто-то захочет сказать, что t-критерий не стоит использовать в его первозданном виде, а надо использовать bootstrap вариант и ввести винзоризирвоанные средние и соответствующие поправки в оценку стандартной ошибки, то я соглашусь. А вот если мне говорят, что надо использовать Мэнна-Уитни, поскольку у меня только 10 наблюдений и я более ничего про популяцию не знаю, скажу, что МУ такой же неприемлимый, как и любой другой. А тот факт, что профессор Попкин написал, что надо использовать МУ (списав с проф. Кнопкина, который, сослался на работу Топкина, в свою очередь списал с сокращенного перевода работы проф. Ассова) не в коей мере не может являться истиной просто потому, что много раз одно и то же безосновательное утверждение повторилось.

Сегодня, бродя по инету, нашел упоминание о критерии Стьюдента для малых выборок, но никак не смог найти минимальное количество в выборке

Распределение Стьюдента начинается со степени свободы 1 (т.е. 2 наблюдения), но реально я не видел приложений, использующих n менее 4 (в промышленной статистике, где группы крайне гомогенны).