Таблицы сопряженности А - 19 D - 5 B - 15 C - 13.

1. хи квадрат и хи квадрат с поправкой Йетса оносторонний больше уровня значимости .0531 и .05035 соответственно, точный Фишера односторонний .0493.
Как интерпретировать? Значимы различия?

2.Фи-коэффициент 0,07193. - и + есть значение? направление сопряженности и сила ассоциации?

Спасибо.

и еще: фи коэффициент и есть коэффициент корреляции Пирсона для дихотомических данных?
как оценить корреляцию непарметрических данных и дихотомических?Тау Кендалла? и как интерпретировать? если положительный знак, то при увеличении одного признака, увеличивается и второй?в программе Statistica есть бисериальный коэффициент корреляции?

Заполните правильно таблицу ABCD и объясните ее клиническое содержание, иначе, вам нельзя будет помочь. D и B не перепутайте.

Спасибо. да извините как у Ребровой. так вроде))))
А - 19 В - 5
С - 15 D -13

2 операции сравниваются. в одной 5 анастомозов выполнено в другой 13, 19 и 15 соответсвенно без них. Цель: статистически различаются эти группы? и есть ли связь между видом операции и частотой формирования анастомоза. надо доказать что связи нет.

Стесняюсь спросить: это что еще за данные такие?

количественных с ненормальным распределением))) извините
меня еще интересует вычисление четырехпольного коэффициента ассоциации Пирсона (φ)* в Статистика 6.0 - это в модуле Анализ - Непараметрическая статистика - Таблицы 2х2?

Ну да.

интерпретация его такая же как и коэффициента корреляции? у меня получился 0,4348, это значит умеренная ассоциация?

Точно.

Спасибо

теперь задача другая:
две группы сравнения. в них обеих сформировано соустье с желчным протоком. после операции в обеих группах развились желчные фистулы. данные дихотомические
Я сложил количество пациентов в двух группах 24+28 = 52 и составил таблицы(своего рода теперь оцениваю связь двух признаков одной большой группы):

А - 34 В - 18(количество анастомозов) 0- нет анастомоза, 1- есть до операции совокупное количество больных
С - 42 D - 10 (количество фистул) 0- нет фистулы, 1- есть эта же группа после операции

получился фи ассоциации= 0,0300.
Вопрос: так правильно? чувствую что неправильно, но никак в толк не возьму.что делать?потому что дальше задачи идут аналогичные например панкреонекроз & панкреатическая фистула и т.п. во всей совокупности больных.


П.С. при тесте фишера р односторонний указываем?нас же интересует только положительная зависимость?

И что, доказали? Мне нет. Нужно продолжить набор данных. Есть два вида операций, я смею утверждать, что при втором типе операций шансы иметь анастомоз выше в 3,29 раза, чем при первом. Почитайте Реброву или что то вообще про отношение шансов, относительный риск (RR) и снижение относительного риска (RRR). Односторонний точный критерий позволяет сделать такое утверждение, хотя 95% ДИ к OR пересекает единицу. Вы перебираете все что выдает программа Statistica после анализа таблиц 2х2, ищите, что вам больше подходит для того, чтобы показать что различий нет, пытаетесь знаки коэффициентов корреляции трактовать, но знак будет зависеть от кодировки, а у вас только да и нет, и никто не знает, что это 0 или 1?
Вторая задача тоже решается в рамках двух групп, если вы хотите проанализировать результаты лечения относительно наличия и ан.. и фи..
В базе данных для решения второй задачи нужно 3 переменных:
1- Принадлежность к группе по методу операции
2- Наличие или отсутствие ан.. , пусть будет 1 и 0 у каждого больного
3- Наличие или отсутствие фи.. 1 и 0
Выкладывайте данные, если они есть в таком виде. Тогда вы сможете проанализировать долю больных с любым сочетанием нулей и единиц и сделать вывод о том какой метод операции лучше.

DrgLena.Спасибо за ответ.

1. нет. в первом примере с ХЭА я сформулировал, что различия в группах статистически незначимы. обтекаемо. ведь фи коэффициент 0,7 а это говорит о наличии связи. реброву почитаю обязательно. я хотел получить еще какие нибудь сведения из таблиц кроме сравнения двух независимых выборок Хи квадрат, МУ и, т Стьюдента. для этого кроме простого сравнения, всю совокупность хотел проанализировать на корреляцию признаков
Например что частота панкреатических фистул у всех больных имела связь с панкреонекрозом. По колонкам видно что 1 в одном столбце соответствует 1 в соседнем, но как это сделать? Данные дихотомические - корреляции в 4польных таблицах с фи коэффициентом. пример похожий тут (http://wiki.myword.ru/index.php/%D0%9A%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%BA%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B_%D0%B4%D0%B8%D1%85%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5) но как это реализовать в Статистике?
2. во второй задаче хотел узнать есть ли связь между частотой ан..и фи...

слушайте просто открыл реброву и почитал про ОШ...мне кажется в этом кроется ответ.)))я надеялся на машину.как обычно.
я вчера даже благодаря форуму освоил программку с точечно-бисериальным коэфф корреляции http://vassarstats.net/pbcorr.html
вообще спасибо большое. многому надо учиться.

как мне данные предоставить? в виде колонок нулей и единиц? как ввести 3 переменные с дихотомическими данными в статистику? ЛЕНА ПОМОГИТЕ!!. времени мало. Ваши комментарии учтены. Пойду считать ОШ

А какие проблемы ввести кроме двух и другие переменные, как то вы же смогли что то посчитать.

Каких таблиц, что вы называете таблица? это записи типа строка - пациент, а колонки - признаки или переменные (var). Если вы сделали простые по вашему выражению сравнения, то у вас есть что то типа базы данных?
Я показываю часть данных, из которых может быть посчитана таблица 2х2

Если честно я не понял что Вы хотели мне пояснить. У меня аналогичное окно.ну рассчитал я ОШ - 3,3, а доверительный интервал к нему как?

Вы спрашиваете, как ввести три переменных, я показываю, введены две и fistul свободна - заполняйте.

Т.о. - каждому больному - строка с тремя значениями, будет примерно так ..

Вот посчитал программку для ДИ для ОШ по Ребровой. И как теперь мне его интерпретировать? Он переваливает действительно за единицу. значит отношение шансов статистически не значимо?но ведь это же мы и получили по Хи квадрат критерию! я окончательно запутался.
так как я осваиваю статистику в последние 2 мес и времени у меня осталось для написания 15 дней с натяжкой соответственно мне нужно четко по пунктам объяснить. иначе сложно.

Лена как Вы это сделали в программе. скажите! отлично выглядит

Вы добавили картинку в свой пост от 18.46 Эти три переменные в любом табличном формате, например в формате данных Statistica, т.е. с расширением sta прикрепите в сообщению, будет легче понять, какую информацию можно извлечь из этих реальных данных. Если задача - сравнить две группы по числу двух вариантов исхода и их сочетания. Анастомоз и фистулы рассматриваются как осложнения, т.е. нежелательные исходы?

Я рассчитал ОШ как Вы сказали и Доверительный интервал к нему. 3.29[0,93 - 11.59] . так как он включает единицу, то влияние статистически незначимо. несмотря на то, что показывает точный фишера. смог составить программку в Икселе для последующих расчетов. проверил логистической регрессией. данные совпали. я так рад, что Вы помогли дойти до этого за такой короткий срок.

Осталось понять что Вы пытаетесь донести 4х польными таблицами.помещаю в приложении рабочую книгу с расширением .sta

если говорить языком статистки то да. вообще анастомоз - это не нежелательный результат, просто вариант операции, но для нас важно что его формирование не связано с видом операции(уже доказали по ОШ 19-5 и 15-13), а теперь хочу узнать насколько он связан с формированием желчной фистулы.фистула - осложнение.вообщем 17 -7 и 25-3.

Одну и ту же задачу можно решить по разному, но клиническая идея первична. Уровень значимости, или как часто в советах звучит "достовреность" 0,053 и 0,049 это примерно одно и тоже.

это побочный продукт исследования и даже я бы сказал не существенный. даже не дополнительный. основные точки первичные другие: время операции, койкодень в ОРИТ, по койкодень, качество жизни в отдаленном периоде.
расчет количества больных взят исходя из времени операции где средние составили в двух группах 311(64) и 249(79) по сэмпл сайз рассчитана группа с альфа 0,05 и бетта 88% в 22 человека. у нас интеншин то трит группа потому что к концу у которых через год оченили 3 параметра: СД, ИМТ и Стеаторею и КЖ только 23 и 25. остальные признаны как неудача лечения.
Выводы на первый взгляд такие. что операции равны по КЖ и показателям, но цена за БЕгер больше в отношении ОРИТ, времени, гемотрансфузии.
а ансмтомоз есть или нет не важно. это модель. фистул самое главное в двух группах одинаковое количество. но все равно спасибо хза помощь. я на работе сейчас. почитаю разберсь. потом еще задам вопросы

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18374046
Елена мы копируем у немцев, только опросник качества жизни другой. Они же рассчиатли по среднему времени операции группы из 22 человек. есть статья еще http://www.trialsjournal.com/content/7/1/12

Да, я поняла суть исследования, я как раз обвела количество фистул в зависимости от вида операцих и наличия анастомозов. И это хорошо, что их у вас мало

я Вам скажу что то что мы получили это так и оно и есть, мы ничего не подгоняли. разница между вмешательствами незначительная в итоге, но зачем как говориться "платить больше" ценой крови пациентов.
знаю про объем выборки . калькулятор сэмпл сайз дал 22 по времени операции 311(64) и 249(79) при альфа 0.05 и бетта 88%,
чтобы в хирургии набрать даже по 25 чел в группе тем более на ПЖ это надо потрудиться.
у меня диссер за 2 года в 2х центрах (!один из них в беларуси) мы набрали с опросниками проспективно всего в итоге 48 (осталось в конце) человек.2 группы
минусы:
1. малый объем выборки
2.отсутствие рандомизации
плюсы: проспекция и .....должна быть статистика на уровне)))))конечно хотя бы чисто формально
пока алгоритм в приложении. может изменяться. 2 главу для ознакомления если не сочтете за труд могу прислать позже в личку. я работаю сегодня просто.)))

Нет, такое чтение это, действительно, большой труд

понял. не буду приставать.)))просто за 3 мес которые я потратил на поверхностное самостоятельное изучение статистики привели меня в восторг. конечно все будет тяп ляп в диссере и ассы будут смеяться. но и зато так грубо лгать и нести околесицу, которую я начал замечать в представлении данных, я не буду. Спасибо за просвещение. В том числе и модераторам.

П.С. еще бы книгу Плавинского С.Л. почитать в электронном варианте))) Плотников Юрий Владимирович сказал что он молодой контактный человек)))

Не знаю, кто такой Плотников Юрий Владимирович, но плав и есть модератор, создатель и вдохновитель этого детища и его очень редкое появление в качестве модератора, заметно снизило уровень форума, последний раз Гуру заходил летом прошлого года, скучаем..

"Обычно в качестве границы клинической эффективности принимается значение отношения шансов в 1.2 или, соответственно, 0.8" - почему так? как определить границы клинической эффективности для отношения шансов????
это из статьи плава http://pubhealth.spb.ru/COPC/STATSH/odds.htm
Лена, я просил путь указать кнопочек в статистике 6.0 указать чтобы получились такие таблицы. у меня лишь 3 раза 2х2 таблицы. как совместить все три параметра?(извините за глупый вопрос). да кстати и еще:
почему логит регрессия считает неправильно ОШ при кодировке операции 0 - 1 и правильно если а - б?

Плав пишет, обычно, но все зависит от конкретной области применения результатов сравнения. Если вероятность развития осложнения при наличии фактора риска повышается в 1,2 раза, т.е. на 20% , то это клинически важно, особенно если на этот фактор можно повлиять. И вторая важная мысль из вашей ссылки на статью плава, представьте что вы повторили свое исследование или еще кто то и получили точно такие же результаты. Составляйте таблицы сопряженности по объединенным данным, и я думаю, что нужно примерно 60 наблюдений в каждой группе, чтобы оба значения ОШ, которое у вас больше трех стало статистически значимым. А вы величину групп сравнения рассчитывали не исходя из предполагаемого различия числа осложнения, а исходя из длительности операций. Ну побочный продукт исследования, он и остается побочный.
По второму вопросу, просьбу поводить по кнопочкам русскоязычной 6 версии Статистики, удовлетворить не смогу, не имею таковой, но читайте контекстные подсказки, к каждой версии они есть.
А по третьему вопросу, программа считает правильно, но вы не знаете, вероятность чего вы считаете в логистической регрессии, поменяйте кодировки на входе 0 1 на 1 0.

1.Иронию оценил
2.понял
3.сменил на а и б все работает

перечитал предыдущий пост.есть вопросы:
1.почему 20% - клинически важно? чем это объяснить? почему не 10 или 40?я хирург и мне нужен четкий ответ. пока я его не получил.


2.мы обрабатываем то что получили. работали чтобы набрать группы 3 года. если бы работали 10 лет были бы группы и по 100 человек. для этого трудились 2 центра с уровнем операций на ПЖ более 150 в год,а это хай вольюм. в России нужен жесткий контроль. Привлечь людей к работе на энтузиазме практически невозможно. У нас есть 2 хирурга которые четко соблюдают стандарты. Заключили договор, причем с Белоруссией. они и выполнили половину работы. ПЖ такая вещь что если будут выполнять 10 хирургов особенно из непрофильных стационаров - тут никакая статистика не нужна и не поможет хоть 1000 человек будет. осложнения будут шкалить. По мнению немецких товарищей с коими мы координируем работу плановая органная хирургия требует специализации, а пищевод и панкреас суперспециализации.
РАсчет производился из времени операции потому что сама операция проще исходно по своему выполнению и нулевая гипотеза такая что время равно , мы ее отвергли. а вот по осложнениям такая что они не равны, мы это тоже отвергаем. нам не нужно получить что то. мы используем и трактуем что есть. А не как это выходит обычно из теоретических предпосылок отечественных работ, в большинстве которых в начале работы исследователю трактуются выводы и он подгоняет, придумывает подтасовывает. ОСТОЧЕРТЕЛО читать весь наш квазинаучный бред! пытаешься сделать что то, но видишь что ты один. никому, слышите никому в ученом совете не нужна статистика, нужно признание авторитетов и столы после апрбоации и защиты! Статистического отдела в нашем ЛПУ уже нет. да и до того как там что-то было там работала бабушка которая еще Лысенко знала....Все статистики с которыми контактировал стушевались, видимо мало могу предложить за помощь и за мои частые вопросы и попытки разобраться самому. воз и ныне там. я пришел за помощью на форум. и многое почерпнул. постараюсь сделать сам как могу. во времени ограничен.

поэтому Лена ничего личного.но не надо напоминать про малый объем. я во всяком случае ориентируюсь на запад, на стандарты КОНСОРТ, а не смотрю на 10ки наших работ с пациентами по 10 чел в группах и сравнением процентов смертности. Стараюсь находить связи со специалистами, которые едут в Пафос на конференцию по мед статистике.
я просто прошу и нуждаюсь в помощи в этом вопросе.

П.С. предложение руководству организовать лекции Ребровой за свой(аспирантский) счет даже не нашли поддержки....это никому не надо. ни администрации ...и к сожалению большинству аспирантов.

Вопрос, очевидно, к плаву, если мои объяснения не понятны, а своего клинического опыта или логики пока не хватает. Можете почитать про величину эффекта плацебо, примерно 17%.

Совершенно согласна, даже хирург стоматолог на энтузиазме не хочет мне зуб вырвать, но бартером за статистический анализ можно договориться (шутка, ничего личного, особенно к хирургам)

Да никто на этом форуме и не смеет возражать

И правильно сделали

Вот тут как раз и основные возражения. В статистике проверяется нулевая гипотеза, она может быть принята или отвергнута. Если она отвергается, то принимается альтернативная, а если она сохраняется, то это не означает, что различий нет, просто при столь низкой как у вас статистической мощности, у вас недостаточно данных, чтобы ее отвергнуть.

Дело не в том, что мало предлагаете, а в том в какой форме вы задаете вопрос. В первых двух постах задано 9 вопросов, которые у вас появились после нажатия почти всех кнопок программы при анализе таблиц сопряженности, и дальше - ваше резюме, что надо доказать что связи нет.
Статистик, который работает с вами, сделает анализ и объяснит вам результат, согласно поставленной вами задачи. А если вы делаете анализ сами, то изучайте все кнопки, читайте хелпы, но прежде всего книги.

Не надо как не надо, напомню только свой ник DrgLena, я член спецсовета по другой специальности, да и то с совещательным голосом, поэтому я не буду вашим аппонентом или рецензентом.
Мне тут на форуме помогли когда то, и я стараюсь помочь, если могу.

DrgLena, согласен что "отсутствие доказательств это не доказательство отсутствия". я делаю заключение о выборке в своей работе и о возможности переноса на ген совокупность в случае большего объема, работа продолжается и в любом случае следующие исследователи наберут объем нужный и сопоставим с мировым. но я отмечаю тренд указывая ОШ и ДИ.
про выборку не потому, что правда глаза колет, а в том что в терапии 20 человек ужасная мелочь, а в хирургии панкреас 20 человек это достаточно много, но статистика для всех одна, поэтому я все делаю что советует Ланг для малых выборок. занете как мне некоторые терапевты со слов сведующие в статистике говорят: "Ах это так мал!!! надо минимум 600 человек." на вопрос обосновать не отвечают.
А Вы помогаете и очень значимо. у меня даже 3 глава после Ваших замечаний стала в сыром варианте называться "3гл ред DrgLena", и этот документ уже имеет на мой взгляд более аргументированные доказательства и подход
Спасибо.

нашел все почитал

Я представила скриншот именно в программе Statistica, но у вас русскоязычная версия, как там кнопочки попереводили, уже обсуждалось на форуме, мне будет трудно обяснить, не видя вашего интерфейса. Идея в том чтобы заменить по умолчанию выставленные двухвходовые таблицы на многовходовые и указать 3 переменные о открывающемся окне.

Как оценить мощность Хи-квадрата?
просто тут не понятно что значит pi и pi0 откуда взялись такие значения по умолчанию?

Расчет чувствительности (мощности) метода хи-квадрат оценки долей таблицы сопряженности 2х2 описан в книге: Гланц "Мед-био статистика", Практика, 1998, раздел "Чувствительность таблиц сопряженности", стр.184

DoctorStat
почитал, но возник вопрос по этому отрывку

Нетрудно рассчитать чувствительность критерия задним числом, когда и стандартное отклонение, и величина эффекта уже известны. К сожалению, мы не знаем эти параметры, когда пла-нируем исследование. Стандартное отклонение можно примерно оценить по литературным данным или проведя предвари?тельное исследование. Величину эффекта узнать заранее невоз?можно (обычно ее оценка и является целью исследования). По?этому при расчете чувствительности нужно указать минималь?ную величину эффекта, которую мы хотим выявить. Немногие решаются поведать миру о том, какова же эта величина, поэтому чувствительность очень редко рассчитывают заранее. Меж?ду тем делать это совершенно необходимо: иначе мы рискуем проводить исследования, заведомо обреченные на неуспех.

нужно указать минималь?ную величину эффекта
откуда я знаю минимальную величину.

чувствительность очень редко рассчитывают заранее. Меж?ду тем делать это совершенно необходимо
пустая фраза. Как мне её расчитать для хи-квадрата.

Обычно данные, необходимые для оп?ределения чувствительности, содержатся в статье, поэтому чи?татель может сам провести расчет
и где мне взять эту статью?

Господи, пошли мне тепения.



Согласно Коэну (Cohen, 1988) величина эффекта (effect size): 0,1-small, 0,5 - medium, 0,8 и более-large.
Для того, чтобы уловить маленький эффект, при прочих равных нужен больший объем выборки.
Вот и все. Коротко и ясно.

Цитата

Обычно задаются мощностью не менее 80%. Под это дело и планируют дальнейшее исследование.
Фраза не пустая, просто неудачно переведена.



Речь идет о любой статье, в которой приводятся исходные данные, обсчитываемые затем хи-квадратом.
С математической точки зрения расчет мощности (power) для критерия хи-квадрат-полная элементарщина, но муторно.
Всего-то и делов - вычислить параметр нецентральности и аппроксимировать разложением в ряд нецентральное хи-квадрат распределение через "центральное".
Конечно, лучше воспользоваться каким-нибудь онлайн-калькулятором, коих в Сети навалом.
Всяко лучше, чем истерики на форуме закатывать.

Судя по другой открытой Вами теме, Вы лечите больных ХОБЛ. Следовательно должны знать, насколько меняется объем форсированного выдоха при стандартных методах лечения. Вот это изменение в объеме и возьмите в качестве "минимальной величины эффекта". Правда, в этом случае придется отказаться от хи-квадрат и использовать статистические методы, пригодные для непрерывных переменных (объема выдоха).

100$, что-то не вижу ни одного он-лаин калькулятора для этого. Нашел пару линков, но они левые какие-то
DoctorStat, изменения в процентах? тут Т-критерий подойдет?
и все такие я так и не понял что значит pi=0,70, a pi0=0,50 там на картинке.

Чтобы разобраться с картинкой, я уже был готов поставить пиратскую копию программы Statistica на свой компьютер, но потом, немного шевельнув извилинами, отложил эту затею. На вашей картинке есть надпись : Single proportion. Значит речь идет о вычислении пропорции чего-либо в большой популяции. Например, нулевая (неправильная) гипотеза: Pi0=доля мужчин среди населения России равна 0,5. Альтернативная (правильная) гипотеза: Pi=доля мужчин среди населения России равна 0,7. Чтобы вычислить вероятность/мощность/чувствительность принятия альтернативной (правильной) гипотезы на уровне значимости Alfa=0,05, мы набрали репрезентативную выборку из N=100 человек в России. Теперь, если вы нажмете кнопку "OK" справа вверху на картинке, то получите искомую мощность. Чем она выше, тем с большей уверенностью можно утверждать, что доля мужчин равна 0,7, а не 0,5.

По-моему, вы занимаетесь не совсем тем, что движет новичка в нужном направлении... Хотя путь у каждого свой и, несомненно, лучше двигаться, чем стоять. 100$ совершенно прав: калькуляторов - полно! Если проработать "живые" линки с этой страницы, то многое можно грамотно обсчитать вообще без статпакетов: http://statpages.org/
В конце страницы - нужный раздел с калькуляторами для планирования исследования (Power, Sample Size and Experimental Design Calculations). Например этот, где собрано 29 калькуляторов: http://powerandsamplesize.com/
Выбираете Compare 2 Proportions - 2-Sample, 2-Sided Equality
В окне Calculate выбираете что вам нужно: Мощность (Power), которую горе-переводчики Гланца обозвали "чувствительностью" или объём выборки (Samle size). Обычно всё-таки считают не мощность уже проведённого исследования, а именно объём выборки планируемого. Выставляем Samle size.
Предположим, вы хотите обнаружить двукратное снижение % по интересующему показателю. Изучив литературу по вопросу (+ возможно проведя какие-то свои пилотные исследования) вы обнаружили, что в интересующей вас совокупности частота показателя обычно составляет около 40% или 0,4 (в долях единицы), а вы планируете к/л воздействием снизить её в 2 раза (до 20% или 0,2). Выставляете Power 0.8, альфа 5%, группа А - 0.4, группа B - 0.2, отношение объёмов групп - 1 (если планируете использовать равные объёмы выборок) и нажимаете Calculate
Получаете, что для обнаружения планируемого эффекта вам понадобятся 2 выборки по 79 объектов в каждой.
Если для чего-то интересно посмотреть мощность - выставляйте Power и далее аналогично.
Под расчётами полезно посмотреть формулы, ссылку откуда они взяты, а также код на R. Если скопировать его себе, то можно у себя в среде R запускать этот расчёт оффлайн.

DoctorStat , не верный перевод с английского Single proportion дал такой обнадеживающий результат для женщин России

У меня не пиратская копия, потому другой пример.

Известно, что недоношенных мальчиков и девочек рождается примерно одинаково в долях от единицы Pi0=0,50, а по вашим наблюдениям среди недоношенных детей заболеванием Z, доля мальчиков Pi=0,70. В зависимости от числа наблюдений вы рассчитываете статистическую мощность, которая важна вам, если нулевая гипотеза не отвергнута.
Этот модуль сравнивает одну группу с константой, если данные в долях.

А вообще в любой программе много разный кнопочек, а поэтому совет, внятно формулировать вопрос.
Вот и ответ nokh появился, можно только добавить, что чтобы найти нужный калькулятор, нужно разобраться в том что нужно искать , что такое величина эффекта d Коэна, все это уже обсуждалось на форуме, но интересуют только конкретные кнопки в конкретной программе.

Как все на самом деле просто оказывается) Да в статистике хороший учебник) Однако, ещё есть непонятка. Если делать сравнение. Т-критерий для зависимых выборок.
Там есть параметр rho смотрю в том же учебнике rho это Coefficient of correlation between the two populations of measurements (Acceptable range -0.9999 to 0.9999). Коэффициент корреляции между двумя популяциями измерений. По умолчанию стоит 0,10 Есть ли какие-нибудь для этого рхо оптимальные значения?

Вы ошибаетесь, в программе нет учебника по статистике, проедполагается, что если вы пользуетесь специализированной программой, то знаете хотя бы основы статистического анализа и ясно представляете чем она может вам помочь.

Те же и 100$.

100$ задумчиво:
-Да, разучилась наша молодежь извилину напрягать. Мало того, что ищет коэффициент корреляции между двумя (Sic!) зависимыми выборками, так им еще и оптимальное (!) значение подавай. Оптимальное по Парето? По Слейтеру? По Борвейну? По Джофриону? Дай, kont, ответ. Не дает ответа. Черт знает, что такое!

100$ уходит.

Браво, 100$! Мои восхищения...

Аплодисменты. Занавес.