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]

nokh, у Игоря в Attestat написано

"При однофакторном дисперсионном анализе с повторными измерениями (repeated measurements ANOVA) предполагается, что результаты наблюдений одного и того же процесса для разных временных уровней представляют собой выборки из нормально распределенных генеральных совокупностей. Эти совокупности имеют свои средние и дисперсии, которые полагаются одинаковыми. Задачей анализа является проверка нулевой гипотезы о равенстве средних рассматриваемых совокупностей."

Ну, мне не верите, Монтгомери не верите, Статистике не верите... Игорю тоже?

Возьмите абстрактный пример и попробуйте его загнать с Статистике в RM-ANOVA.
А то, что они связаны... да, связаны. Только для такого примера....важно ли? В "ирисках" влияние ковариаты устранялось, т.е. один рассасывал медленнее, второй быстрее.
Теперь представьте, 1 рассасывает все ириски... медленно. Другой - тоже медленно. Это будет аналогичный эксперимент как дает bubnilkin. Вы найдете средние скорости рассасывания ириски, но никогда не узнаете, что кто-то рассасывает их намного быстрее. Вот такой эксперимент. Задача то- сравнить ириски по длительности расссывания! А не определить скорость рассасывания.
Конечно, задача bubnikina не кованализ, тут я согласна полностью.

Сообщение отредактировал Green - 22.02.2010 - 20:16

[Игорь]

nokh, у Игоря в Attestat написано

"При однофакторном дисперсионном анализе с повторными измерениями (repeated measurements ANOVA) предполагается, что результаты наблюдений одного и того же процесса для разных временных уровней представляют собой выборки из нормально распределенных генеральных совокупностей. Эти совокупности имеют свои средние и дисперсии, которые полагаются одинаковыми. Задачей анализа является проверка нулевой гипотезы о равенстве средних рассматриваемых совокупностей."

Если распределения не являются нормальными, при повторных измерениях можно применять непараметрический ранговый критерий Фридмана [Петрович с соавт., с. 130].

Сообщение отредактировал Игорь - 24.02.2010 - 16:29