Добрый день, уважаемые участники форума!
Есть 3 группы пациентов (n=20 в каждой группе). Необходимо графически показать различия. Какой тип графика лучше использовать для маленьких выборок?
Буду очень благодарна за советы!
Полная версия этой страницы: Корректно ли сравнение?
Цитата(anna78 @ 26.04.2016 - 15:39) 
Добрый день, уважаемые участники форума!
Есть 3 группы пациентов (n1=40, n2=30, n3=20). Необходимо графически показать различия, на графике должны быть указаны среднее значение и стандартное отклонение. Корректно ли использовать коробчатую диаграмму для таких выборок или лучше использовать другой тип графика?
"Правомерно" ли вообще сравнивать группы таких размеров между собой?
Стоит ли использовать программный пакет statistica для визуализации данных или есть более удобные приложения?
Буду очень благодарна за советы!
Есть 3 группы пациентов (n1=40, n2=30, n3=20). Необходимо графически показать различия, на графике должны быть указаны среднее значение и стандартное отклонение. Корректно ли использовать коробчатую диаграмму для таких выборок или лучше использовать другой тип графика?
"Правомерно" ли вообще сравнивать группы таких размеров между собой?
Стоит ли использовать программный пакет statistica для визуализации данных или есть более удобные приложения?
Буду очень благодарна за советы!
Классически такое изображают с помощью boxplot.
Если нужно свою статистику на график ввести, то лучше всего тогда дополнить dotplot нужными элементами http://www.b-eye-network.com/view/2468
Цитата(p2004r @ 26.04.2016 - 16:16)
Классически такое изображают с помощью boxplot.
Если нужно свою статистику на график ввести, то лучше всего тогда дополнить dotplot нужными элементами http://www.b-eye-network.com/view/2468
Если нужно свою статистику на график ввести, то лучше всего тогда дополнить dotplot нужными элементами http://www.b-eye-network.com/view/2468
p2004r, спасибо Вам большое за ответ! т.е. boxplot можно смело использовать и для небольшого числа пациентов?
Цитата(anna78 @ 26.04.2016 - 17:39)
Добрый день, уважаемые участники форума!
Есть 3 группы пациентов (n1=40, n2=30, n3=20). Необходимо графически показать различия, на графике должны быть указаны среднее значение и стандартное отклонение. Корректно ли использовать коробчатую диаграмму для таких выборок или лучше использовать другой тип графика?
"Правомерно" ли вообще сравнивать группы таких размеров между собой?
Стоит ли использовать программный пакет statistica для визуализации данных или есть более удобные приложения?
Буду очень благодарна за советы!
Есть 3 группы пациентов (n1=40, n2=30, n3=20). Необходимо графически показать различия, на графике должны быть указаны среднее значение и стандартное отклонение. Корректно ли использовать коробчатую диаграмму для таких выборок или лучше использовать другой тип графика?
"Правомерно" ли вообще сравнивать группы таких размеров между собой?
Стоит ли использовать программный пакет statistica для визуализации данных или есть более удобные приложения?
Буду очень благодарна за советы!
Если вы приведёте на графике "среднее значение и стандартное отклонение", то графически различия не будут видны, т.к. будут усы с единичным стандартным отклонением (СКО), а статистически значимые различия - это примерно непересекающиеся усы с двумя СКО (+ только в случае нормального распределения). Если вы приведёте коробчатый график, то различия также не будут видны, поскольку на таких графиках хорошо видна форма распределения и то, только если отказаться от автоматической фильтрации якобы "выбросов", которые многие уважаемые пакеты делают автоматически. А статистическую значимость на таких графиках обычно указывают сверху скобками с точным значением р или звёздочками.
Вам нужны средние с 95%-ными доверительными интервалами в виде усов. НА таком графике если усы не пересекаются, то различия точно значимы (обратное не всегда верно). Ваш пакет автоматически построит именно такие усы в модуле дисперсионного анализа. Минус в том, что он строит их в предположении нормального распределения показателей. Идеально было бы средние и 95% ДИ, вычисленные бутстрепом, но этого Statistica пока не умеет.
Цитата(nokh @ 27.04.2016 - 05:01)
Если вы приведёте на графике "среднее значение и стандартное отклонение", то графически различия не будут видны, т.к. будут усы с единичным стандартным отклонением (СКО), а статистически значимые различия - это примерно непересекающиеся усы с двумя СКО (+ только в случае нормального распределения). Если вы приведёте коробчатый график, то различия также не будут видны, поскольку на таких графиках хорошо видна форма распределения и то, только если отказаться от автоматической фильтрации якобы "выбросов", которые многие уважаемые пакеты делают автоматически. А статистическую значимость на таких графиках обычно указывают сверху скобками с точным значением р или звёздочками.
Вам нужны средние с 95%-ными доверительными интервалами в виде усов. НА таком графике если усы не пересекаются, то различия точно значимы (обратное не всегда верно). Ваш пакет автоматически построит именно такие усы в модуле дисперсионного анализа. Минус в том, что он строит их в предположении нормального распределения показателей. Идеально было бы средние и 95% ДИ, вычисленные бутстрепом, но этого Statistica пока не умеет.
Вам нужны средние с 95%-ными доверительными интервалами в виде усов. НА таком графике если усы не пересекаются, то различия точно значимы (обратное не всегда верно). Ваш пакет автоматически построит именно такие усы в модуле дисперсионного анализа. Минус в том, что он строит их в предположении нормального распределения показателей. Идеально было бы средние и 95% ДИ, вычисленные бутстрепом, но этого Statistica пока не умеет.
nokh, спасибо Вам большое за подробный ответ, буду вникать. А скобки со значением p в statistica можно отобразить? или, может быть, есть какая-нибудь бесплатная программа, которая это позволит сделать? Спасибо!
Цитата(nokh @ 27.04.2016 - 05:01)
Если вы приведёте на графике "среднее значение и стандартное отклонение", то графически различия не будут видны, т.к. будут усы с единичным стандартным отклонением (СКО), а статистически значимые различия - это примерно непересекающиеся усы с двумя СКО (+ только в случае нормального распределения). Если вы приведёте коробчатый график, то различия также не будут видны, поскольку на таких графиках хорошо видна форма распределения и то, только если отказаться от автоматической фильтрации якобы "выбросов", которые многие уважаемые пакеты делают автоматически. А статистическую значимость на таких графиках обычно указывают сверху скобками с точным значением р или звёздочками.
Вам нужны средние с 95%-ными доверительными интервалами в виде усов. НА таком графике если усы не пересекаются, то различия точно значимы (обратное не всегда верно). Ваш пакет автоматически построит именно такие усы в модуле дисперсионного анализа. Минус в том, что он строит их в предположении нормального распределения показателей. Идеально было бы средние и 95% ДИ, вычисленные бутстрепом, но этого Statistica пока не умеет.
Вам нужны средние с 95%-ными доверительными интервалами в виде усов. НА таком графике если усы не пересекаются, то различия точно значимы (обратное не всегда верно). Ваш пакет автоматически построит именно такие усы в модуле дисперсионного анализа. Минус в том, что он строит их в предположении нормального распределения показателей. Идеально было бы средние и 95% ДИ, вычисленные бутстрепом, но этого Statistica пока не умеет.
nokh, т.е. в принципе коробчатую диаграмму с СКО можно использовать при условиях, что распределение нормальное, указан уровень значимости и усы - два СКО?
а если у меня распределение не нормальное, то коробчатую диаграмму вообще лучше не использовать?
Цитата(anna78 @ 27.04.2016 - 12:50)
nokh, т.е. в принципе коробчатую диаграмму с СКО можно использовать при условиях, что распределение нормальное, указан уровень значимости и усы - два СКО?
а если у меня распределение не нормальное, то коробчатую диаграмму вообще лучше не использовать?
а если у меня распределение не нормальное, то коробчатую диаграмму вообще лучше не использовать?
Ужас
Вообще мимо...
Для просмотра полной версии этой страницы, пожалуйста, пройдите по ссылке.