Непараметрическая статистика, различия в результатах анализа по Фридмену и теста Уилкоксона Опции

[dimcuslongus]

Добрый вечер!
У меня похожая ситуация, что и у PantheraBagira, только переменные зависимые (трижды в динамике оценивается выраженность неврологического дефицита у одних и тех же пациентов). При анализе по Фридмену различия значимые (p<0,0000), при использовании теста Уилкоксона между 1-ой и 2-ой оценкой p "на грани" = 0,0170. При использовании критерия знаков для этой же пары различия значимые (p = 0,0022). Подскажите, как интерпретировать такие результаты? Спасибо!

[Green]

Pinus, пример и мне не очень.
Но и Ваши данные специфичны.

грубо говоря y=f(ковариата) + f(качественные факторы)
у-f(ковариата)=f(качественные факторы)

у Вас получается 100% дисперсии распадается на 90%, которая объясняется ковариатой, и 10% нормального остатка, который должен быть объяснен качественными факторами ( т.е. этот норм. остаток должен разложится на значимо разделяемые распределения).

В примере Юнкерова длительность лечения определялась начальными условиями,т.е. условиями на старте. В каком состоянии попал в больницу, какая тяжесть травмы.

Аналогия с Вашим примером такова - если за нач. условия принять дату посадки - то в какие условия было посажено дерево и его высота при посадке.
Отсюда и был мой вопрос об остатках.

Вас же интересует как меняется скорость роста при разных типах посадки (начальных условиях),т.е НЕпараллельность уравнений регресии при различном факторе воздействия. Т.е. если бы фактор воздействовал на возраст......

в общем, с процессами во времени не все так просто.

Ждем nokh c его материалом.