В помощь новичку Опции

[bubnilkin]

Присутствует ли эффект множественных сравнений при использовании непараметрических критериев?

У меня 1 контрольная группа и 4 опытных; т.к. в каждом случае кровь брали для всех 4х лекарств и контроля, считаю группы связанными/зависимыми; численность групп неодинакова ? от 8 до 12; итого 5 групп и 10 попарных сравнений... и разница статистически значима для той пары, для которой p < 0.005. Т.к. проверка на нормальность согласно Shapiro-Wilk?s Test (Statistica) показала, что распределение в выборках различны, и поэтому использовал Friedman ANOVA and Kendall Coeff. of Concordance, а потом Wilcoxon Matched Pairs Test. По последнему получил 10 попарных сравнений. Верно ли рассуждаю?

Я так понимаю: Friedman ANOVA and Kendall Coeff. of Concordance говорит нам, что есть где-то между сравниваемыми группами различие, а Wilcoxon Matched Pairs Test указывает между какими конкретно. Это так? (интересно?, а зачем такая пошаговость?)

P.S.
На форуме неоднократно звучало, что для использования параметрики или непараметрики нужно прежде всего определиться с распределением вариант генеральной совокупности, а не выборки? но как это сделать, если: (1) генеральная совокупность нам неизвестна и (2) в диссертациях всегда есть глава ?новизна?, я так понимаю, где объясняют зачем диссертант проводит исследование?, т.е. до этого никто такого же не делал? (Т.е. если бы делал, то можно было бы составить мета-анализ, объединить данные?) Как быть?

С уважением

[Green]

bubnilkin,
сколько человек имеют все 5 измерений?
Сколько данных потеряно?

[bubnilkin]

сколько человек имеют все 5 измерений?

8

Сколько данных потеряно?

7

Может, тех доноров, у которых не все данные, исключить (хотя жалко)?

А главным основанием отвергнуть ANOVA и принять Repeated Measures ANOVA является связанность/сопряжённость групп?

По группам проверка на нормальность показала, что в некоторых распред-е нормальное, в других -- нет. Как быть в таком случае? ANOVA не подходит?

Потом другой вариант -- проверял на нормальность ВСЕ данные (за 1 раз все скопом), согласно Shapiro-Wilk W=0,93876, p=0,00195 (это, вроде, указывает на ненормальное распределение... и применить ANOVA неправомерно?).

Почему все сразу? Потому что здесь так написано:
плав: "для проведения теста надо знать распределение показателя в популяции, а не в выборке. Поскольку основное допущение дисперсионного анализа - что все группы пришли из одной популяции, то надо анализировать суммарное распределение. Дисперсионный анализ относительно устойчив к небольшим отклонениям от нормального распределения, поэтому если отклонения будут небольшими, можно пользоваться и обычным дисперсионным анализом." ( http://forum.disser.ru/index.php?showtopic...%EE%E9%EB%E8%E2 )
Хотелось бы, правда, ссылочку на источники...

Однако, Levene Test of Homogeneity of Variances показал p > 0.05 (как я понимаю, дисперсии равны), и на основании того, что (хотя там про t критерий Стюдента): "Статистические учебники утверждают, что критерий ?менее устойчив при неравных дисперсиях?, чем при отклонениях от нормальности распределения (Петри А., Сэбин К., 2003, с. 55). То есть проверка равенства дисперсий при использовании критерия Стьюдента является наиболее важным условием его применения." (http://www.biometrica.tomsk.ru/format_4.html) + этот критерий является частным случаем ANOVA (С.Гланц, с. 81), то, выходит, можно применять ANOVA...?

И потом, когда нужно проверять выборки на предмет выбросов и экстремальных значений?

P.S.
Нашёл в Statistica Repeated Measures ANOVA !!! Сколько там кнопок!!!!!!

Сообщение отредактировал bubnilkin - 10.02.2010 - 17:15