Условие следующее:
Нитропруссид натрия и дофамин ? препараты, которые
широко используют при инфаркте миокарда (Инфаркт мио-
карда развивается вследствие закупорки одной из коронарных
артерий. Кровь перестает поступать к тому или иному участку
миокарда, который в результате отмирает от недостатка кисло-
рода). Считается, что нитропруссид натрия облегчает работу сер-
дца и тем самым снижает потребность миокарда в кислороде; в
результате устойчивость миокарда к недостаточному кровоснаб-
жению повышается. Дофамин препятствует падению артериаль-
ного давления и увеличивает поступление крови к пораженно-
му участку через дополнительные сосуды (так называемые кол-
латерали). К. Шатни и соавт. (C. Shatney et al. Effects of infusion
of dopamine and nitroprusside on size of experimental myocardial
infarction. Chest., 73:850?856, 1978) сравнили эффективность
этих препаратов в опытах на собаках с инфарктом миокарда.
Инфаркт миокарда вызывали перевязкой коронарной артерии,
после чего вводили препарат (собакам контрольной группы вво-
дили физиологический раствор). Через 6 часов собак забивали
и взвешивали пораженный участок миокарда, результат выра-
жали в процентах от веса левого желудочка. Препарат для каж-
дой собаки выбирали случайным образом. Исследователь, взве-
шивавший миокард, не знал, какой препарат вводили собаке.
Полученные данные приведены в таблице:
Вес пораженного участка миокарда
(в процентах от веса левого
желудочка)
Группа Число животных Среднее Стандартная ошибка среднего

Контроль 30 15 1
Дофамин
низкая доза 13 15 2
высокая доза 20 9 2
Нитропруссид 20 7 1

По данным задачи опишите различия групп. Используйте поправку Бонферрони. имеется в виду критерий Стьюдента


Мои ответы не сходятся с теми которые в конце книги.

А почему они должны сойтись если задачу на дисперсионный анализ Вы решаете критерием Стьюдента?

уважаемый nokh, решить задачу нужно именно применяя поправку Бонферрони к критерию Стьюдента. Дисперсионный анализ с ответами сошелся.

Вы, конечно, не руками считаете, и получив каждый раз "р", умножаете на 6. А Гланц подчеркивает, что в каждом сравнении чсс=83-4=79. ПОдставьте теперь в калькулятор, например, программы Statistica df=79 и p=0,0083, получите 2,71 (у Гланца 2,72) и посмотрите, где не достигли, в этом же и есть жесткость этой поправки при большом числе сравнений. t я не пересчитывала, может я не права.

У меня тоже не сошёлся. Для К-Дв t=2,683, для К-Н t=5,657, остальное не считал. Но это если считать по Гланцу. А вообще не понятно что за t-критерий Стьюдента такой у него описан, наверное его любимый марсианский. Формула дана для t-критерия Стьюдента в модификации Уэлча, а df - для обычного t-критерия. Подход Уэлча используется только в случае неизвестных и неравных дисперсий в выборках, причём в нём получаются дробные значения df и они меньше n1+n2-2. Для пары К-Дв дисперсии действительно неравны (F_{[19; 29]}=2,667; P=0,008), а вот для пары К-Н равны (F_{[29; 19]}=1,5; P=0,180), а значит в последнем случае считать t-критерий нужно по обычной формуле, которой у Гланца просто нет. Посмотрите описание вариантов t-критерия у Закса (Статистическое оценивание, с. 245-...).

А кто гарантирует, что ответы в конце книги правильные?

да наверное никто не гарантирует и все в мире относительно, но я пользую Гланца как учебник, потому как другие книжки я совсем не понимаю, а тут хоть немного начинаю вникать

Не очень хочется вникать в марсиан, но критерий Стьюдента у Гланца в ответе к этой задаче не сходится ни с тем, что привел nokh, ссылаясь на Гланца, где используются ошибки средних, ни с тем, что считают и Attestat (посчитано руками по представленным формулам) и MedCalc и GraphPad , которые используют оценку выборочной дисперсии и все 3 программы дают полностью совпадающий результат. На него, наверное, и нужно ориентироваться.
T К-Дв =2,946 (у Гланца 3,171)
T К-Н =5,431 (у Гланца 4,228)
Другие пары:
Дн-Дв=2,0251 р=0,015 (У Гланца 2,569)
Дв-Н =0,8944 р=0,3767 (У Гланца 0,964)
Обе эти пары не достигают 2,72, но для Дн-Дв Гланц считает возможным для некоторых исследователей сделать вывод о наличии различий. Но я бы такой вывод не сделала

В моем издании перевода (1999 год) в задаче 3.7 ничего про необходимость использовать поправку Бонферрони нет (и странно бы было, учитывая, что она появляется в главе 4). Задание звучит так "Можно ли считать различия между группами статистически значимыми"(Формулы для дисперсионного анализа при неравной численности групп найдите в прил.А)?. В следующем издании (американском) в задаче 3.7 изменилась таблица, но условие осталось прежним. У Вас какое издание?

В издании 1999 г это задача 4.10. Гланц ввёл в заблуждение micin, а micin - нас. Формулу, которую Гланц приводит в качестве критерия Стьюдента на стр. 106 является формулой линейного контраста Шеффе.

А как же стр. 96 издания 1999 года, глава 4, раздел "Выборки произвольного объема"?

Ага, спасибо за номер задачи, но виноват не Гланц, а переводчики - в оригинале раздел называется "The Bonferroni t-test" На самом деле, если бы micin внимательно прочитал главу, то с задачей бы справился - если действительно использовать групповую дисперсию, то значения t оказываются именно такими, как приведено у Гланца (3,17 для контроль - Дв и 4,228 для контроль-Нитропруссид). Основная причина, почему результаты не сходились, это то, что использовалось групповое сравнение, а не суммарная оценка дисперсии по всему эксперименту, как предлагает Гланц.
Так что краткое резюме - у Гланца все расчеты сходятся с его формулами

Значит есть. Не узнал её в таком виде.

Здравствуйте! Запнулся на первых же задачах. Не совпадают значения квартилей при расчете в программе STATISTICA. Так в английском издании 2002 при данных 1800, 1800, 2600, 1300, 520, 3200, 1700, 2500, 560, 930, 2300, 2300, 1700, 720 Гланц дает" 25th percentile = 877.5, 75th percentile = 2350" а STATISTICA 930 и 2300 соответственно. Получается в STATISTICA используется "Nearest rank" а каким предлагает пользоваться Гланц?

Гланц предлагает пользоваться другим - тем которым из "больших" пакетов пользуются, например, разработчики SPSS. Правы все, но только правда разная:)
(1) Что предлагают Гланц и SPSS. Рассчитываем ранг, соответствующий медиане. Это (N+1)/2, т.е. при N=14 имеем 7,5. Этот ранг округлять не принято, хотя Игорь в помощи к своей программе AtteStat указывает на то, что иногда округляют в ту или другую сторону с указанием этого факта. Ранг 7 - 1700, ранг 8 - 1800. Значит медиана (1700+1800)/2=1750. Тогда нижняя квартиль (N+1)/4 или ранг 3,75, а верхняя - ((N+1)/4)*3 или ранг 11,25. По аналогии с расчётом медианы находим ранг 3 - 720 и ранг 4 - 930. Берём 0,75 от их разницы и прибавляем к значению ранга 3: 930-720=210. 210*0,75=157,5. Тогда квартиль с рангом 3,75 это 720+157,5=877,5. Аналогично для верхней.
(2) Приверженцы подхода, исключающего работу с рангами как с количественными показателями рассуждают так: что такое третье место (ранг 3) - понятно, что такое четвёртое место - тоже. Что такое место 3,75 - не понятно, поэтому округляем до ближайшего целого ранга ("Nearest rank") и получаем для нижней квартили 4, а для верхней - 11. Т.е. 930 и 2300.

Спасибо за подробный ответ!