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

Судя по Вашим вопросам, Вам не читался даже вводный курс по биостатистике - это ни в коей мере не для унижения, а констатация факта. Поэтому получив ответы на форуме сейчас Вы неизбежно "подставите" себя в другой раз, возможно на защите. Поэтому самое лучшее для Вас сейчас - прочитать в нормальных учебниках: (1) что такое статистический критерий и какие они бывают, (2) как принимается решение на основе статистического критерия и что такое Р. В этих разделах нет никакой математики, это - чистая методология науки. Посмотрите учебник Ребровой по Statistica и книгу Закс Л. Статистическое оценивание (ссылка была на этом форуме - см. поиском). После этого будем определяться что же Вам надо: оценить статистическую значимость различий в центральной тенденции зависимых выборок (критерий Уилкоксона для разностей пар) или посчитать "достоверность различий значений с нормальным распределением".

Спасибо за рекомендации. Хотя мало есть людей, которые хорошо разбираются в статистике. Я хотел просто спросить, какими как МИНИМУМ ДВУМЯ разными статистическими методами можно определить достоверность и всё. Я знаю, что параметрическими методами можно определить достоверность этих различий только по количественным показателям, т.е. анализ проводить чисто количественных показателей, а качественные трогать - нельзя (это принципиально неверено). А непараметрической статистикой можно сичтать не только количественные показатели, но и качественные. Так вот я хотел спросить: можно ли по Вилкоксону таким образом посчитать достоверность различий или нет. Если бы я мог полностью понять материал учебников, то не заходил бы на форум и не спрашивал бы Вас.

Позволю себе еще несколько. Не можете разобраться в рекомендованных элементарных книгах по статистике, не трогайте руками SPSS.

Достоверность чего именно вы хотите определить. И почему именно двумя методами, их гораздо больше. Узнаете про другие методы, сможете сделать правильный выбор. Не знаете какие у вас данные, количественные или качественные. И это вы хотите на форуме определить?
Не хотите разбираться в статистике, не обязательно, раньше в медицине и без нее обходились. Обратитесь к логике. По вашим данным, если это данные, например, до и после воздействия можно сделать выводы весьма убедительные. Из 30 случаев в 28 показатель повысился, в одном случае не изменился, и только в одном снизился. И не обязательно знать что такое р или асимпт.

Достоверность между показателями двух групп, нормы и контрольной группы, например, если вы хотите знать.

вообще мне научный руководитель так сказал, чтобы двумя методами я считал и я знаю, что это показатели количественные.

ЧТО ВЫ К СЛОВАМ ЦЕПЛЯЕТЕСЬ, DrgLena! И почему Вы всё время указываете, что кому делать. Я почитал Ваши сообщения-ответы в других темах.

Вы пропустили ключевое слово "достоверность различия" , а дальше должно следовать различия чего именно, подсказка: средних значений, медиан, долей, рангов, процентов и т.д.. И это именно вы, а не я должны знать что такое связанные выборки, коль вы используете критерий Вилкоксона. А норма и контрольная группа это ваш пример связанных выборок, надо полагать.
В отличие от статистической достоверности различий есть еще понятие достоверность исследования, и это, как говорят в Одессе, две большие разницы, об этом тоже можете почитать в простых и доступных книгах.

Не помню дословно, но кажется у Остапа Бендера из "Золотого Теленка" есть цитата: "не трогайте своими грязными лапами мою хрустальную мечту про белые штаны и Рио-Дожанейро". Извините, навеяло...

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

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.

А можно сравнить методом Вилкоксона параметры до лечения и после, если в конечной точке в группе объем выборки стал меньше, чем исходно? Или нужно, выпавших из наблюдения пациентов убирать при сравнении из первой явки?

Под критерием Вилкоксона понимают 2 разных критерия:
(1) критерий Вилкоксона для независимых выборок ( Wilcoxon rank-sum test) - полный аналог критерия Манна - Уитни.
(2) критерий Вилкоксона для разностей пар (Wilcoxon matched pairs test). Если вы имеете в виду его - посмотрите формулу для этого парного критерия в любом учебнике и вопрос отпадёт.

В программе статистика Ваши 2 варианта объединены в сравнение независимых выборок под названием Wilcoxon matched pairs test

А что это за программа такая "статистика" где под названием Wilcoxon matched pairs test сравнивают НЕзависимые выборки? Интерфейс англоязычный?

Это программа Statistica, только вот Вилкоксоном там сравниваются зависимые виборки (переменные) (а не НЕзависимые)