Подскажите,пожалуйста!
Можно ли для сравнения двух результатов клинических анализов одного пациента до и после некоторой процедуры использовать т-критерий Вилкоксона? Ожидаю получить,что различия в двух столбцах параметров до и после значимые и определить интервал значимасти. Исследуемые параметры(пункты в листе результатов анализа)считаются статистически независимыми.
Заранее спасибо!
если нельзя, то с помощью какого критерия это можно сделать?( выяснить на сколько различаются два столбца значений анализа до и после процедуры)

а "некая процедура" применялась один раз или столько раз сколько есть пар контроль-опыт? если много раз, то известна ли последовательность проведенных измерений?

Есть 2 критерия Вилкоксона: (1) для независимых выборок (полный аналог критерия Манна-Уитни) и (2) для зависимых - парный критерий Вилкоксона (Wilcoxon matched pairs test). Второй подойдёт.

а сколько раз над человеком можно провести "пробу" типа "загадать загадку"? а если два раза в неделю выполнять пробу с физической нагрузкой? ну и так далее... наверное все таки сначала надо доказать что нет адаптации к процедуре.

Да нет здесь никаких пар контроль-опыт, или многократных измерений каждого показателя, а есть только один больной с его анализами до и после лечения. Все показатели до лечения помещены в один столбец (12000 лейкоцитов, 4 соэ и др показатели) и после воздействия, например, тайского массажа получили другой столбец ( 5000 лейкоцитов, 40 соэ и др.). И автор поста ожидает получить непременно значимые различия между столбцами до и после. И еще интервал значимости желает получить. Не понятно. Ответить можно только на вопрос, на сколько и в какую сторону различается каждый показатель (а не весь столбец) до и после лечения. Или проанализировать разность числа ?ненормальных? показателей до и после воздействия. Например, до лечения из 30 исследуемых показателей, 25 у этого больного были вне диапазона нормы, а после лечения таких осталось только 5, а 20 пришли в норму. Разность относительных частот можно проанализировать статистически.
Не поняла, для чего Wilcoxon matched pairs test применять, чтобы показать что 12000 не равно 5000? Статистика нужна чтобы сделать обобщающие выводы, а что можно обобщить по данным одного больного?

Думается, что эта задача вообще не имеет отношения к статистике: предметом статистики является статистическая совокупность. Это означает большое число объектов (генеральная совокупность и выборка из нее), но не признаков, которыми характеризуется каждый объект. Здесь объект один. Даже если охарактеризовать его кучей (вектором) разнотипных признаков, то нет уверенности в том, что все они являются независимыми одинаково распределенными случайными величинами. Все они могут иметь совершенно разную природу (одни-дискретные, другие извлечены из непрерывного распределения etc.), и тут даже само понятие средней величины для них всех не определено. Тут просто надо сравнить два вектора так, как их сравнивают математики. Ни о каких Уилкоксонах, Стьюдентах и прочих Фридманах речь не не идет.

Например, больного охарактеризовали (среди прочих показателей) возрастом (15 лет), весом (60 кг) и ростом (170 см). Эксперимент длился год. За это время пациент постарел на год (стало 16 лет), распонел на 1 кг (стало 61 кг) и подрос на 1 см (стало 171). И что - ув. Kania - будете сравнивать эти два столбца по Уилкоксону и делать вывод, что результат лечения положительный?

Если основатель темы имеет несколько таких больных, то совокупность разнотипных данных будет представлять собой многомерную выборку (численность выборки - число больных, размерность выборки - число параметров). Такие данные могут быть обработаны многомерными статистическими методами, являющимися функциональными аналогами описательной статистики, критериев Стьюдента, Вилкоксона и т.д.

Все верно, просто в посте #1 говорилось об одном пациенте

Спасибо за комментарии!
пациентов несколько,не один.но для подсчета среднего значения и отклонений от него и вообще до параметрической статистики еще далеко.Значений для такой статистики мало. Да и вообще, усреднять результаты анализов разных пациентов неоднозначная задача.У кого-то до процедуры был анализ плохой,у кого-то хороший,это влияет на показатели после.усреднение ничего толкового не дает.Нужно сначала понять является ли эффект процедуры положительным по тем данным которые есть для каждого пациента.Параметров много :одни изменяются сильно, другие слабее,третьи вообще не изменяются, в последних отслеживается отрицательный эффект. Сравнить два числа я могу. Но что будет критерием их отличия?!всё зависит от точности измерения, которую невозможно в данном условии посчитать, это же не физический эксперимент!И несколько столбцов по n чисел на глаз не сравнишь. А мне необходимо не на глаз,а согласно какому-то критерию сказать,что эффект есть и он положительный. Потом сравнить эффект от результатов нескольких подобных процедур, которые отличаются методом проведения.

процедура проводилась для каждого пациента 1 раз.

Из всех известных мне критериев больше всего подходит критерий парных сравнений Вилкоксона. Но я до сих пор,даже после комментариев, не уверена в том что в моем случае его можно применять. Во всех примерах в книгах по статистике "строками" в с сравниваемых столбцах оказывались значения одного исследуемого параметра разных людей, а у меня значения разных параметров у одного человека, пусть их можно считать и независимыми в рамках рассматриваемой модели...

те примеры,которые Вы приводите с возрастом и эритроцитами, понятны. в моем случае всё не так.
не думала,что нужно будет рассказывать суть исследования,но придется раскрыть карты
я исследую новым методом повреждение сперматозоидов при криоконсервации различными способами заморозки.
получаю ряд значений до и после криоконсервации. известно,что после заморозки 30-70% клеток теряют свою фертильность.
технической возможности набрать необходимое для использования параметрической статистики количества пациентов нет.да и сроки уже поджимают.в дальнейшем планируется именно такой подход.
необходимо сравнить два столбца до и после заморозки, и сказать на сколько сильно изменились оцениваемые параметры в целом,а не каждый в отдельности. на глаз то видно,что после заморозки анализ хуже,но что значит хуже?!в кл. анализе крови есть интервал нормальных значений,в котором должен находится данный параметр. здесь же его нет. и ввести эти интервалы самостоятельно по имеющимся данным невозможно.
Далее следует сравнить несколько методов заморозки,выяснить какой наносит меньше повреждений.
может быть есть другие методы сравнения двух столбцов чисел,применимые в данном случае?!

1) У Вас есть вектор признаков, он определяет точку в многомерном пространстве.

2) Вам известны пары точек в данном пространстве связанные отношением "до-после".

3) Пары точек обладают свойством "вид воздействия".

Следовательно Вы можете построить вектора отражающие влияние эксперимента в некотором пространстве. Пространство можно построить с помощью PCA или многомерного шкалирования.

Сколько всего у Вас точек? Хотя бы с десяток есть? Тогда можно с помощью складного ножа оценить устойчивость строящегося пространства и насколько на глаз виды воздействия дают разный патерн в направлении стрелок.

В принципе направления можно будет потом учесть и с помощью циркулярной статистики.

Ну как то так исходя из выданных совы и глобуса.

Все это можно посчитать в R.