Непараметрический критерий Вилкоксона Опции

[docanton]

Считал достоверность различий значений с нормальным распределением при помощи непараметрического критерия Вилкоксона.
В принципе вначале обсчёт производился при помощи t-критерия Стьюдента.
В третьем прикреплённом скриншоте показано окно с результатами подсчёта. Здесь также как и в критерии Стьюдента рассчитывается значение р.

Скажите, пожалуйста:
1) асимпт. знч - это и есть аналог значения р?
2) как указывать в статьях данное значение, имеется в виду буквенное обозначение, если уже указано р-значначение, расчитанное по Стьюденту?
3) какие ещё показатели достоверности по данному отчёту можно указать в статьях, и как итог, в диссертации?

Заранее благодарю за консультацию

Эскизы прикрепленных изображений

 

[DrgLena]

И вы меня извините, гомеопатия не всегда помогает, нужна хирургия, но иногда медицина бессильна....

[bubnilkin]

взгляд дилетанта. тема старая, но пусть меня поправят.

кто-то сказал, что необходимо данные подгонять под математические модели, а не наоборот. в принципе толково сказано, но не совсем понятно...

из того, что я понял, чтобы приступить к (простому/примитивному) анализу данных* исследователю необходимо ответить на такие вопросы (непоследовательно):

*каково распределение генеральной совокупности изучаемого признака (не/нормальное, его подтип)?
*каков объём выборок?
*есть ли пропущенные значения?
*как заполнять пропущенные значения?
*какова природа данных (качественные / количественные (дискретные/непрерывные ....))?
*что нужно определить равны ли эффекты? или же эффекты в экспериментальных группах взрастают/уменьшаются?
*связанны группы между собой или нет?
*если группы несвязаны между собой, то одинаковы ли распределения?
*влияние одновременно скольки признаков необходимо изучить?
*равны ли дисперсии выборок между собой?
*какова будет мощность критериев при данных объёмах выборок?
*как наиболее наглядно+информативно отобразить полученные результаты графически?
*какой уровень значимости приемлем в данной области знаний? (например, в биомедицине, допускается 5%-ная вероятность ошибиться в своих выводах)
*решить вопрос о множественных сравнениях -- определиться какие сравнения необходимы, а какие нет, сравнивать "всё со всем" или "всё с контролем", сравнивать группы типа А и Б, В и Г... или А и Б, А и В, А и Г, Б и В, Б и Г...? (А...Г -- экспериментальные группы)
*вы проверяете свою гипотезу, которая была сформулирована до анализа результатов или после этого?
*вы проверяете гипотезу о различии между группами? их связи?
*репрезентативны ли экспериментальные группы или нет?
*однородны ли они?
*подумать о соответствующем методе трансформации (в зависимости и от скошенности, присутствия отрицательных и/или нулевых значений) данных и обратных действиях
*решить вопрос о не/применимости не/параметрических статистических критериев

(кстати, на некоторые вопросы поможет ответить схема/дизайн/план вашего эксперимента, например, было три группы мышей -- контроль, эксп1 и эксп2, по 5 животных в каждой группе, в течение 14 сут. одним давали препарат А, другим давали препарат Б, контрольным - воду..., оценивали физическую выносливость животных в секундах/минутах в тесте "свободное плавание" до "лечения" и после него)

ответы на эти вопросы и формирует, как мне кажется, представление у исследователя о математической модели. а дальше необходимо определиться с оптимальными критериями, т.к. именно китерия выдвигает требования для своего применения


хотелось бы, чтобы форумчане отредактировали/расширили список и отсортировали -- что сначало надо делать, что потом. я практически всё время потратил на алгоритм, когда читал статистику, но особых результатов так и не достиг. думаю, будет очень удобно для начинающих двигаться по такому пути.

Сообщение отредактировал bubnilkin - 12.05.2010 - 04:06