Непараметрическая статистика, Различия в результатах Краскела-Уоллиса и Мана Уитни Опции

[PantheraBagira]

Уважаемы коллеги!
Объясните мне, пожалуйста, причину, по которой тест Краскела-Уоллиса (сравниваю 3 группы с распределением отличным от нормального) дает результат о наличии статистически значимых различий (0,0261). Однако, при последующем попарном сравнении групп критерием Манна-Уитни с учетом Бонферонни (0,05/3=0,017) статистически значимых различий нет. Если кто знает, расскажите причину с точки зрения того как производится сравнение математически, и как интерпретировать такой результат.
Заранее благодарна!

[PantheraBagira]

to плав:
Спасибо! Я ждала именно ваших комментариев и рада, что Вы обратили внимание на мой вопрос.
Суть моего исследования заключается в следующем: я сравниваю количественные показатели у людей с разными генотипами. Т.е. генотип - группирующий признак в данном случае (АА Аа аа). Тест КУ дал значимый результат на наличие различий в уровне липидов в группах. А тест МУ - соответственно нет. Как мне грамотно с медицинской точки зрения объяснить полученный результат. (Объем выборки: АА(64), Аа(120), аа(42). частоты аллелей: А(58%) а(42%)). И если не затруднит, не могли бы Вы посоветовать, как оценить мощность выборки (не только этой, у меня их много, разных). Литературу или еще лучше сайты, которые оценивают при введении параметров выборки.
Заранее благодарна!

[плав]

to плав:
Спасибо! Я ждала именно ваших комментариев и рада, что Вы обратили внимание на мой вопрос.
Суть моего исследования заключается в следующем: я сравниваю количественные показатели у людей с разными генотипами. Т.е. генотип - группирующий признак в данном случае (АА Аа аа). Тест КУ дал значимый результат на наличие различий в уровне липидов в группах. А тест МУ - соответственно нет. Как мне грамотно с медицинской точки зрения объяснить полученный результат. (Объем выборки: АА(64), Аа(120), аа(42). частоты аллелей: А(58%) а(42%)). И если не затруднит, не могли бы Вы посоветовать, как оценить мощность выборки (не только этой, у меня их много, разных). Литературу или еще лучше сайты, которые оценивают при введении параметров выборки.
Заранее благодарна!

А причем тут частоты аллелей? Все остальное понятно.
На самом деле интерпретировать надо только результаты КУ - использовать в Вашей задаче попарное сравнение МУ не надо. Другое дело, что услышав про липиды у меня вообще возник вопрос о закономерности использования непараметрической статистики. Если Вы измеряете не триглицериды (которые имеют логнормальное распределение), остальные (холестерин, ХС ЛПВП и ХС ЛПНП) имеют примерно нормальное распределение и поэтому для анализа надо использовать дисперсионный анализ, а не его непараметрический аналог.
Насчет оценки мощности, боюсь Вы задумались над эти поздно. Оценка мощности проводится до начале исследования, а не в конце. Если Вас интересует т.н. post hoc оценка мощности, готовьтесь разбираться с байесовской статистикой (и вообще детально понимать математический аппарат и допущения статистических моделей) ибо для этого типа задач относительно простых решений, как для претестового использования нет.

[PantheraBagira]

Насчет оценки мощности, боюсь Вы задумались над эти поздно. Оценка мощности проводится до начале исследования, а не в конце. Если Вас интересует т.н. post hoc оценка мощности, готовьтесь разбираться с байесовской статистикой (и вообще детально понимать математический аппарат и допущения статистических моделей) ибо для этого типа задач относительно простых решений, как для претестового использования нет.

Про то, что оценивать мощность надо до исследования я уже поняла в процессе изучения литературы по статистике, когда исследование уже шло (начато оно было не мной, но это не суть). Я хочу сама для себя разобраться детально в этом вопросе, и не боюсь больших книжек и страшных математических выкладок. Однако, сейчас столько разной литературы, что сложно понять изначально, что стоит внимания, а что нет. Я была бы Вам очень благодарна, если бы Вы посоветовали на какие именно книжки стоит обратить внимание в начале моего пути по изучению этого вопроса.

[плав]

Про то, что оценивать мощность надо до исследования я уже поняла в процессе изучения литературы по статистике, когда исследование уже шло (начато оно было не мной, но это не суть). Я хочу сама для себя разобраться детально в этом вопросе, и не боюсь больших книжек и страшных математических выкладок. Однако, сейчас столько разной литературы, что сложно понять изначально, что стоит внимания, а что нет. Я была бы Вам очень благодарна, если бы Вы посоветовали на какие именно книжки стоит обратить внимание в начале моего пути по изучению этого вопроса.

Так а зачем сейчас делать анализ мощности?
Ну, если хотите, начните, например, тут http://wiki.math.yorku.ca/index.php/Statis..._power_analysis (там в конце есть статья и некоторые ссылки)