Сразу же извиняюсь за безграмотность в статистике, но не могу с ней разобраться без вашей помощи.
Есть две разные группы, независимые. Я так понимаю, если среднее значение и +/- пересекаются, к примеру 7 +/- 2 и 4 +/- 2, то значит, надо использовать не параметрические критерии. В исследование две гуруппы по 89 и 87.
1. Какие критерии необходимо использовать (подозреваю что U), чтобы показать, что группы между собой значимо отличаются или не отличаются.
2. Или среднее количества введенного вещества в одной группе действительно гораздо больше среднего количества вещества введенного в другой группе.

Для выбора критерия необходимо проверить нормальность распределений в каждой выборке.
Для этого можно применить критерий Колмогорова-Смирнова (т. к. объемы обеих выборок больше 50).
Параметрические методы мощнее непараметрических.
В непараметрических методах лексика выводов несколько другая.

Сравните и дисперсии в обеих выборках. Было бы хорошо , если бы они не отличались существенно.

Использую SPSS.
Знч при выборе однофакторного дисперсного анализа 0,536; F = 0,384
---
При сравнение двуз групп Двухвыборочный критерий Колмогорова - Смирнова: Асимп. знч (двухсторн) 0,948

---------
Как мне понять, когда можно использовать параметрически, а когда нет?

Вы использовали не те критерии.
Найдите в инете учебник по SPSS А.Д. Наследов или его Мат методы ...

Чтоб не создавать новую тему запощу здесь. Столкнулся с такой проблемой, надо было проанализировать влияние нового вещества на поведение животных, однако в процессе тестирования часть животных погибла (ну это уже вопрос к тем, кто профукал токсичность). В результате есть 2 группы, собственно контроль и эксперимент из 8 и 3 животных соответственно. Распределение неизвестно, но скорей всего не гауссово, т.к. налицо индивидуальная чувствительность. Обычно я использую U-критерий Манна-Уитни или Стьюдента t-критерий, если выборка больше 30 животных и известно распределение. Но в данном случае в замешательстве. Вот эти данные (что б не прикладывать столь малый объем отдельным документом):
30 27
25 13
19 15
18
10
6
16
16

О статистически значимых различиях говорить не приходится, но вот тот же Манна-Уитни показывает p=0,052. Хотелось бы сказать о некоей "тенденции" и привести адекватные цифры её подтверждающие. Какой критерий было бы правильным использовать в такой ситуации?

Для ваших данных достигаемый уровень значимости:

1. Критерий Манна-Уитни: р=,838256
2. Критерий Ван дер Вардена: р=,911637
3. Критерий Лемана-Розенблатта: р=,6517
4. Критерий Смирнова: р=,61

О какой такой "тенденции" вы хотели бы сообщить ученому миру? Данные статистически неразличимы.

О научном мире и речи не шло, а данные предоставить химикам-синтетикам, мол в нужном направлении работаете, но пока не наработали. Предыдущее вещество вообще не работало... О, у меня ошибочка вышла, не знаю как так я насчитал 0.052 Манна Уитни этим. Но вопрос остаётся

Мне не столько цифры нужны, сколько обоснование используемого критерия, опираясь на очень маленькую выборку! Вот вы перечислили штук 5 всех подряд. А нужен только 1 и с внятным обоснованием. К сожалению, моих знаний не хватает, чтобы его выбрать. В литературе Манна-Уитни U-критерий используют на группах от 4 животных (нашёл только 1 статью среди тысячь), а тут 3 - не годится он....

Для того, чтобы обосновать применение того или иного критерия надо
а) сформулировать задачу в вероятностно-статистических терминах: н-р, проверить однородность математических ожиданий с.в. в двух независимых выборках.
В первом приближении для этого годятся все критерии, которые проверяют эту гипотезу.
б) из множества предварительно отобранных критериев оставляем те, для которых выполнены исходные предпосылки их применения. Н-р, Стьюдент требует статистической неразличимости дисперсий и нормальности распределения с.в. Допустим, он не пойдет. Тогда остается тьма непараметрических, часть из которых я и воспроизвел.

Для Манна-Уитни в литературе пишут, что если первая выборка состоит из трех объектов, то вторая должна иметь не менее пяти. Так что он-то как раз подойдет.

И последнее. Для применения статистических методов явление должно характеризоваться массовостью. Если у вас все так скромно (мало объектов), то, может, и статистика не нужна?
Тем более, что я в ваших данных никакой "тенденции" не обнаружил.

Доброго времени.

По теме: Какие критерии взять?

У меня есть 3 группы: 1-67, 2-46, 3-30. Цель исследования: анализ групп на различия и выявление детерминант. Переменные представлены в разных шкалах: дихотомические, интервальные. Некоторые перевела в z-баллы. Распределение нормальное, дисперсии по некоторым переменным разные. Множественный дисперсионный не сделаешь, приходится сравнивать попарно. Для выявления детерминант планирую регрессионный анализ. Бинарную логистическую для дихотомических и множественную для остальных переменных.
Как на вскидку, я двигаюсь в правильном направлении? Может какие идеи у кого есть? Мне кажется у меня на мои данные глаз замылился) Буду благодарна за любые комментарии по теме и идеи.

Можете попробовать бутстреп при расчете Манна-Уитни. Если что-то получится, то можно говорить о том, что тенденция есть, но еще не наработали и показать кому-то предварительно. Но публиковать я бы не стал, все-таки рекомендуется бутстреп использовать когда действительно крайне сложно, затратно или вобще невозможно набрать дополнительные данные.

Да нет никаких тенденций, кто придумал это ? р = 0,052 - это тенденция? Тогда почему 0,048 не тенденция? Или 0,041?
Если хотите спорить, тогда, пожалуйста, ссылку или на Фишера или Неймана, русскоязычные статьи, где пишут этот бред, не катят :-)

Рекомендация ошибочна чуть менее чем полностью.