Уважаемые коллеги! Для сравнения двух групп до и после лечения использую критерий Вилкоксона, а если в одной из групп происходит гибель пациента(ов) каким критерием можно воспользоваться. Ведь критерий Вилкоксона подразумевает одинаковое количество испытуемых.

а по какому показателю Вы сравниваете группы?

Прежде всего нужно провести сравнение групп по доле умерших, а суррогатные исходы уже не так важны, любые критерии для связанных выборок не включают в анализ отсутствующие данные и не важно до или после вмешательства они отсутствуют.

эксперименты на курах, показатели лейкограммы и некоторые расчетные из этих же данных, опыты предварительные, выборка очень маленькая, всего по 6 голов, 2 группы в одной группе произошла гибель 1 курицы задача сравнить показатели до и после применения препарата

Критерий Вилкоксона для разностей пар - непараметрический критерий, а следовательно обладает меньшей мощностью, что критично в случае такой малой выборки. В вашей ситуации можно также воспользоваться парным t-критерием, только данные в % нужно предварительно фи-преобразовать. Т.е. использовать угловое преобразование у=2*arcsin(sqrt(p)), где р - частота в долях единицы, а арксинус выражен в радианах. И как следует из ответа DrgLena, в одном эксперименте придётся использовать выборку в 5 наблюдений.

Да, один случай пожалуй слишком сурово для анализа смертности. Наверное надо выяснить причины смерти конкретной курицы и учесть для планирования основного эксперимента. Еще не плохо бы знать вообще смертность этих кур и посчитать какова вероятность падежа среди отобранных в эксперимент.

Спасибо всем за ответы! nokh, а в какой статистической программе можно сделать угловое преобразование?

В любой, поддерживающей ввод формул. Не обязательно в статистической - можно в экселе или на калькуляторе.

что то совсем я туплю, а где в формуле место для полученных данных и как забить в эксель эту формулу, в онлайн калькуляторах что то тоже ничего непонятно, может быть я вообще не понимаю суть этого метода, я думаю что нужно преобразовать полученный цифровой материал по формуле и сравнить полученные данные через параметрический критерий.

Я понимаю, что в мой огород полетят камни статистицианов, но как потенциальный читатель публикации по результатам этой работы, я хотела бы видеть реальные данные у всех экспериментальных животных, и именно лейкограммы. К такому подходу также призывает, в частности, и редакция британского офтальмологического журнала, в ответ на публикацию китайских авторов, также представлявших экспериментальную работу на курицах. В столь редких на сегодняшний день экспериментальных исследованиях важна вся информация, полученная авторами. В таблице должны быть представлены измерения у каждого животного до после воздействия. И если после воздействия данных нет, то читатель будет видеть, что было до. До и после может изменяться не у всех животных и степень и направление изменения показателя читатели увидят сами. Не во всех работах непременно нужно проводить статистические обобщения. И мне абсолютно все равно как статистически будут проанализированы данные по 5 животным и будет ли р<0,05 после преобразования или нет.

я того же мнения тем более результаты этого эксперимента отлично прослеживаются и без стат. обработки, но исходные данные не позволяет представить формат современных журналов на 3-4 стр. попробуй уместить этот материал, да и стат. обработка требуется, голов мало, но эксперименты предварительные и лейкограммы считать у большего поголовья очень напряжно, ведь речь идет не просто до и после, еще 2 группы, через сутки и далее через 2 и 3 суток всего 56 лейкограмм по 200 клеток, от некоторых приходится дважды считать, у куриц тяжелее считать чем у млекопитающих, больше мазков больше ошибок.

У вас же показатели в %, нужно выразить в долях единицы. Например для 1% (p=0.01) у=0,2003, для 99% (р=0,99) у=2,9413, для 100% будет Пи (3,1416).

Зачем камни? Хочется - так хочется:) Мне тоже иногда интересно посмотреть с чем же работали авторы и пересчитать самостоятельно... Но, полагаю, куры не тот случай когда настолько интересно. Это в офтальмологии - экзотика. А у нас в ветеринарии - сплошь и рядом. И куры, и КРС, и мыши, и рыбы - всё что угодно:) Помню ровно через 10 лет после аварии на ЧАЭС пошли работы по состоянию здоровья и генетике потомков первого поколения ликвидаторов, облучённых до зачатия. Вот это действительно экзотика, там и было всего человек 10-15 и публиковались подробные сырые данные. Или детская прогерия. А куры - ну не знаю:)

куры с позиции статистики очень интересно, следующие эксперименты будут на 15 тыс. и 60 тыс. головах в группе, nokh, спасибо, теперь понял, а как должна выглядеть формула для экселя может кто силен в нем

Я имела ввиду сложность моделирования патологии у животных, например, на кроликах создать нафталиновую модель катаракты, когда то своими руками создавала, и при этом к праздникам именно контрольная группы уменьшалась в размере. А на курицах моделируют миопию, тут тоже каждое животное представляет большую ценность. Но если проводят предварительное исследование по воздействию чего то, то конечно можно взять не 6 кур в предварительном эксперименте, если основное исследование предполагает тысячи, чтобы не рисковать, а иначе, зачем проводить предварительный эксперимент. Тут уместно вспомнить о статистической мощности исследования, которая должна быть запланирована на основании предварительного эксперимента. А для этого нужно знать разницу до и после.

Неверно. Критериев Вилкоксона два - для независимых (равных или неравных по численности) и парных (равных по численности) выборок.

Вам, очевидно, нужно сравнение цензурированных выборок. Для начала посмотрите критерий Гехана http://www.machinelearning.ru/wiki/index.p...Критерий_Гехана