Дисперсионный анализ Опции

[Мария Александро...]

Здравствуйте! у меня вопрос по возможности использования дисперсионного анализа, Ситуация такая. Всего 206 пациентов, они делятся на 5 видов заболевания и 5 возрастных групп, необходимо сравнить средние в этих группах для лейкоцитоза и ЛИИ. Число пациентов в подгруппах разное (от 1 до 50). Количественные переменные распределены ненормально если брать все 206, либо если делить на подгруппы то тоже ненормально. Проверка однородности дисперсий тестом Левена в основном р>0,05, средние и стандартные отклонения коррелируют незначительно. Могу ли я проводить сравнение дисперсионным анализом в Stat 6, либо мне необходимо делить их на группы (в сочетании возраст вид заболевания) и сравнивать непараметрическими методами, если второй вариант, то как учитывать множественные сравнения и если барть критерий Краскела-Уоллиса, то каким потом методом узнать значимо отличающиеся средние. Подойдет ли Ньюмена-Кейлса. С уважением, спасибо за помощь.

[nokh]

Распределение многих признаков и не может быть нормальным по причине самой природы данных. Так, показатели связанные с ростом, развитием и вообще с процессами во времени, а также счетные признаки распределены примерно логарифмически нормально, альтернативные признаки (частоты) - биномиально, редкие события (частоты) - по Пуассону. Для использования в параметрических тестах ненормально распределенные данные предварительно преобразуют. Посмотрите- на этом форуме обсуждались разные преобразования, в т.ч. в темах по дисперсионному анализу. Лучше подбирать преобразование исходя из знаний о природе процесса. Например, если признак это площадь, то её преобразуют извлечением квадратного корня и т.д. вплоть до преобразований, полученных из решения дифференциальных уравнений, описывающих процесс. В общем случае можно использовать преобразование Бокса-Кокса, которое итерационно подбирает нормализующее преобразование для конкретного набора данных (используются данные по всем подгруппам одновременно). Оно обсуждалось на форуме подробно. Автор программы, где его было удобно делать закрыл свой сайт, но в интернете она есть (AtteStat - надстройка для Excel). Есть также бесплатная программа Rundom BC: http://pjadw.tripod.com/legacy.htm#j2 .Так что ненормальность - не проблема. Хуже - единственное наблюдение на ячейку дисперсионного комплекса. Statistica 6 вроде такое "переваривает" сама, но не знаю по каким алгоритмам. Лучше объединить соседние возрастные группы.
Тест Краскела-Уоллиса - непараметрический аналог однофакторного дисп. анализа. А у вас 2 фактора и поэтому обязательно нужно проводить оценку взаимодействия факторов и смотреть его графически, иначе можно получить в корне неверные выводы. Т.е. Краскела-Уоллиса не подойдет. Тест Ньюмена-Кейлса используется в множественных сравнениях (это проще и обычно хуже запланированных сравнений с помощью контрастов) и требует равных объемов выборок. Лучше дисп. анализа тут ничего не придумать.