Всем доброго дня! Занимаюсь исследованиями в области спортивной медицины и биомеханики, а в частности электромиографическими исследованиями (накожное поверхностное отведение сигналов) скелетной мускулатуры. Технология этого метода такова, что корректно сравнивать не абсолютные значения амплитуды сигнала (измеряемые в микровольтах), а процентное соотношение в сравнении с каким-либо базовым показателем. Например: отношение активности мышцы в положении лежа (сидя) и стоя или в положении прямостояния и с наклоном туловища и т.д. Причем даже эти сравнения корректны, только при условии, что электроды оставались все время исследования на своих местах. Также отмечу, что индивидуальная вариативность амплитуды и частотного спектра ЭМГ сигналов очень велика. У одного испытуемого в покое может быть и 2 и 5 и 10 микровольт, а у другого 30. Так вот возник вопрос: для таких ситуаций, когда сравниваются проценты, необходимо использовать угловое преобразование Фишера? И если именно его (а также если и не Фишера), то прошу пояснить на небольшом примере такого типа: каждый из испытуемых (пусть их будет 30 человек) принимал 2 позы стоя, одна удобное прямостояние, а вторая с наклоном туловища. Отводилась ЭМГ от длиннейшей мышцы спины. В среднем, у всех испытуемых амплитуда ЭМГ в позе с наклоном была на 90% больше, чем в удобном положении (замечу, что в абсолютных значениях разница могла быть например у одного испытуемого 10 мкВ - 19 мкВ, а другого 30 мкВ-57мкВ и так далее).
Заранее благодарен за помощь!!!

Слово "вариативность" резануло глаза. Под вариативностью понимается наличие нескольких вариантов для признака, могущего принимать некие устойчивые дискретные состояния. В вашем случае, как впрочем и вообще применительно к биологической изменчивости, правильнее использовать термин "вариабельность".
О данных. Если абстрагироваться от сути задачи и говорить только о сравнении процентов, то в вашем примере не хватает группы (например, опытные спортсмены и новички). Иначе что получается: для ваших 30 человек рассчитываем процентное отношение, это будет набор данных для одной выборки, а с чем его сравнивать? Т.е для приведенного примера я не вижу возможности сравнить проценты ни с фи-преобразованием, ни без него.
Другое дело если вы хотите доказать, что амплитуда ЭМГ в разных позах различна, но не знаете как быть с высокой индивидуальной изменчивостью показателя. В этом случае применяется дисперсионный анализ с повторными измерениями (repeated measurement ANOVA). В нем каждый индивид получит свой собственный уровень (среднее между значениями двух поз) и величина эффекта позы будет оцениваться относительно этого уровня. Можно использовать софт, делающий такой анализ или, что то же самое, сделать двухфакторный дисперсионный анализ с факторами "Индивид" и "Поза". В этой ветке мы очень подробно разобрали этот вид анализа, причем на более сложном примере чем ваш: http://forum.disser.ru/index.php?showtopic=1850. Также посмотрите на этом форуме темы о преобразовании данных - при столь высокой изменчивости показателя они скорее всего понадобятся.

Спасибо за ответ! Я прошлый раз как-то путано написал, поэтому попробую еще раз объяснить, что мне нужно. Исследование проводится следующим образом: необходимо было определить динамику наступления утомления на основе ЭМГ-критериев в 4 моделировавшихся позах, отличавшихся углом наклона туловища вперед. Каждый из 30 испытуемых (реально было больше, но пока обработал только этих), в течении четырех дней подряд принимал одну из моделировавшихся поз (по одной позе в день) и удерживал ее сколько мог (обычно до 45 минут). При этом регистрация ЭМГ производилась следующим образом: испытуемый принимал соответствующую позу ? это первое исходное измерение, а затем, через каждые 5 минут, всего, соответственно, получалось 10 измерений. На основе полученных данных нужно сделать заключение о наиболее выгодной позе, утомление в которой наступает позже. Одним из критериев утомления является уменьшение медианы частотного спектра ЭМГ сигнала, причем учитывая, что ее исходные значения в неутомленном состоянии у разных испытуемых могут находиться в диапазоне 85-130 Гц (это зависит от индивидуального соотношения красных и белых волокон в скелетной мышце и др.факторов), то оценивается процентное уменьшение значения этой медианы под воздействием физической нагрузки. В среднем, в неудобной позе, к 20-й минуте регистрируется уменьшение медианы частотного спектра на 20%, а к 45-й минуте ? на 25-30%. В удобной, она снижается не более, чем на 3-5% к окончанию тестирования. Исходя из изложенного, я думаю, нужно статистически доказать, достоверно ли уменьшение медианы част.спектра ЭМГ сигнала по отношению к исходному значению или нет, а также достоверны ли различия между финальными значениями в каждой из 4-х поз.

Теперь понятно. Все-таки исходно признак выражается не процентами. Введение % помогает интерпретировать относительные изменения, но считать лучше в исходных единицах - медианах спектра ЭМГ сигнала. Потом, после тестов значимости и расчетов средних можно и к % перейти если это облегчает интерпретацию. Обработать все данные одновременно и ответить на интересующие вопросы можно в ходе трехфакторного дисперсионного анализа. Факторы: (1) "Поза" имеет 4 градации, (2) "Время удержания" имеет 10 градаций, (3) "Индивид" имеет столько градаций сколько человек. В вашем случае все просто - нет вложенных факторов. Нужно провести анализ и посмотреть распределение остатков. Если будет сильно отличаться от нормального - преобразовать исходные данные. Провести анализ заново, посмотреть графики, если потребуется - провести сравнения между интересующими эффектами или ячейками комплекса. А потом интерпретировать, но думаю что и без % все понятно будет. Попробуйте сделать такой анализ. Если что не будет получаться - пишите.

Еще раз спасибо за помощь! Теперь гораздо понятнее. А то как я в первый раз задал вопрос, так и ответили. Я кстати тоже подумывал просчитать сначала в Герцах, а уже потом по необходимости в проценты переводить.