всем добрый вечер. я - интерн-терапевт, пишу научную работу.
провела небольшое исследование, теперь нужно подать тезисы, в будущем году - расширюсь. Одна беда - статистика.
дано: есть у меня больные с СД 2 типа и с нарушением толерантности. две независисые выборки. проводила я им обследование - вариабельность ритма сердца и исследование скорости распространения пульсовой волны. в одной выборке пока 6 человек, в другой 8. научрук просит сравнить их.
вопрос: как? какой взять критерий?
заранее спасибо всем неравнодушным...

1. А "вариабельность ритма" это что конкретно? Или есть сами первичные серии?

2. Цель исследования -- диагностическую процедуру получить?

В данном случае сравниваемые показатели (вариабельность ритма сердца и исследование скорости распространения пульсовой волны) количественные насколько я понимаю, а данных у нас очень мало, значит t-критерий Стьюдента нам не подойдет, поэтому необходимо применить непараметрические аналоги, например, критерий знаков? В идеале необходимо видеть данные, чтобы выбрать конкретный критерий.

Асимптотическая эффективность критерия знаков по отношению к Стьюденту - ,637. Скорее уж критерий Крамера-Уэлча, либо критерий рандомизации при такой-то численности выборок.

100$, вы согласны с Центром Статистического Анализа , что критерий знаков может быть использован в этом случае?

Мощность критерия и в параметрическом и в непараметрическом случаях в пределах 0,2 - 0,5.
Полагаю. что и бутстреп и рандомизация в этом случае тоже не очень интересны - слишком малы объемы выборок. Мощность возрастет, но не очень сильно.
http://www.statmod.ru/_diploma/2014/18_08_gudulina.pdf

Ни разу не согласен

Для того, чтобы окончательно определиться с выбором критерия необходимо иметь ввиду, что без понимания сути задачи и правильной постановки цели исследования, а в зависимости от этого правильной постановки эксперимента, сбора данных, не возможно правильно выбрать метод и получить результат. Эленчик, можете прислать результаты Вашего исследования на почту, посмотрим данные, тем более что их немного, и тогда уже точно можно определиться с критерием.

Ваши показатели, возможно, имеют ненормальное распределение. По крайней мере один точно - скорость. Поэтому при сравнении можно использовать 2 подхода.

1). Непараметрический подход. Он не требует нормальности распределения и проще. Критериев много, но проще использовать ранговые. В рамках этого подхода:
а) Сравнить скорости критерием Манна - Уитни. Есть в любом пакете и легко считается руками.
б) Вариабельность (изменчивость, размах) сравнить критерием Сьегля -Тьюки. Легко считается руками, особенно при 14 цифрах. Описан у Закса как критерий Зигеля и Тьюки на стр. 264 (https://yadi.sk/d/ZMzLZeDtdBHv2)

2). Параметрический подход. Ввиду потенциальной ненормальности распределения данные нужно сначала преобразовать к нормальному. Лучше использовать преобразование Бокса - Кокса (обсуждалось многократно на форуме, есть в пакетах). После этого:
а) Сравнить скорости t-критерием Стьюдента.
б) Сравнить вариабельность по отношению дисперсий, т.е. с помощью F-критерия.

Учитывая крохотный объём выборок я бы выбрал более мощный способ 2).
Если вам задают вопросы, значит людям не всё понятно и на них нужно отвечать.



Очень странные советы.

Во-первых, где вы прочитали, что для использования t-критерия нужны большие выборки? Если бы вы читали хорошие учебники, то знали бы, что существует даже вариант t-критерия для сравнения одного единственного наблюдения с выборкой. Когда данных мало параметрика - лучшее из возможного, т.к. только она опираясь на дополнительную информацию (знание о характере распределения) даёт выигрыш в мощности. Хотя, возможно, это и не слишком честный подход и правильнее использовать ресемплинг. Т.е. вместо того, чтобы советовать более мощные тесты, вы, напротив, от них отговариваете.

Во-вторых, раз речь зашла о непараметрике логично брать самые мощные критерии. Особенно когда данных так мало. Для сравнения центральных тенденций, например, критерий Ван-дер-Вардена. Ну или хотя бы всем известный критерий Манна - Уитни, асимптотическая эффективность которого около 95%. Вы же советуете критерий знаков.

В-третьих. Критерий знаков. Помимо того, что это - пожалуй самый худший из непараметрических тестов - самый маломощный, как уже указали выше, так исходно - это ещё и критерий для сравнения зависимых выборок. В случае назависимых выборок, о чем было точно указано топикстартером, пары формируются случайным образом. Из 6 цифр в одной выборке и 8 - в другой можно сформировать только 6 пар. Т.е. вы предлагаете в условиях когда данных и так почти нет, пожертвовать ещё двумя наблюдениями. Видимо, чтобы уже точно ничего не обнаружить.

На этом форуме время от времени пытаются пиарится, но чтобы так - это впервые. Просто: Добро пожаловать в Центр Плохих Советов. Интересно, а за деньги вы предлагаете услуги такого-же качества?
Короче,
1) Или ваш уровень ниже уровня участников этого форума (что для нас не страшно, просто для вас несолидно). Ну тогда нужно скромненько учиться, повышать свой уровень, а не дискредитировать всю свою организацию целиком.
2) Или это сознательное злонамеренное введение в заблуждение вопрошающих с целью запутать и переманить к себе и должно пресекаться. Призываю модератора и участников форума взять Statmethods на контроль.

Согласен, что Statmethods размещает рекламу на форуме. Ссылки на сайт из сообщений Statmethods удалил.
Statmethods получает предупреждение. При очередной попытке рекламы сайта - удаление аккаунта id 27076 с форума.

Используйте критерий Манна-Уитни - в этой ситуации он идеально подходит.
Работаю в STATI... но этот критерий есть в любом пакете. Вручную - см. Холлендер, Вульф

Эленчик
Добавление

N COD VAR2 VAR3 VAR3 ...
1 1
2 1
3 1
4 1
5 1
6 1
7 2
8 2
9 2
10 2
11 2
12 2
13 2
14 2
Создайте такой файл, сохраните как... выберите "непараметри ..." выберите группировочную переменную (== COD) и зависимые переменные - и результат готов.