Data: 2004-03-11 15:35:05
Temat: Kochasz ją - bo ja tak sobie...(vonBraun)
Od: "vonBraun" <i...@s...pl>
Pokaż wszystkie nagłówki
Dla tych którzy NAPRAWDĘ KOCHAJĄ statystykę:
Mam problem.
na matematyce nie odpowiadają mi na to:
----------------------------------------------------
---------------
/dla medyków/psychologów bawiących się programami statystycznymi,
rzeczywisty problem dotyczy następstw innej choroby
a pomiarem nie była temperatura - tu upraszczam
dla większej przejrzystości/
Grupa ludzi zdrowieje po przebytej chorobie (z gorączką).
Mierzymy im temperaturę w ustach, pod pachą
i jeszcze gdzieś tam;-) każdego dnia przez 7 dni.
Zdaje się, że analiza wariancji z powtarzalnymi
pomiarami zmiennej zależnej pozwala odpowiedzieć
na pytanie czy temperatura np. w ustach
obniżyła się istotnie w ciągu tych 7 pomiarów.
To jak sądzę potrafiłbym przy pomocy SPSS lub programu
Statistica.
Ale jak sprawdzić, gdzie (w ustach, pod pachą i "gdzieś tam")
temperatura wykazuje najszybszą normalizację i czy
ta "najszybszość" jest statystycznie istotna
w porównaniu z danymi z innych miejsc?
Czy któryś z popularnych programów statystycznych
(np wymienionych) ma jakiś moduł który to policzy?
Otrzymana odpowiedź na pl.sci.medycyna:
Krzysiek:
news:ok769mc5dw41.j5lmw47i27oi.dlg@40tude.net
> Mój pierwszy pomysł jest może prymitywny, ale za to prosty i wykonalny.
> Policzyłbym korelację czas/badana zmienna. Wsp. korelacji będzie
> nachyleniem prostej regresji, a więc chyba niezłym przybliżeniem szybkości
> spadku (wada, że jest to średnia szybkość i _prosta_ regresji, a przebieg
> może być inny). A potem dla określenia znamienności różnic np. w Statistice
> jest test porównania dwu wspólczynników korelacji.
>
> Jak wymyślę coś bardziej wyrafinowanego to się jeszcze odezwę.
> --
> Krzysiek, EBP
Przemyślałem to drugi raz i wydaje mi się,
że współczynnik korelacji jest miarą dopasowania
do współzmienności dwu wielkości a nie "stromości"
nachylenia linii która jest najlepszym liniowym
przybliżeniem zależności.
Teraz myślę raczej o policzeniu dla każdego badanego
równania regresji liniowej "nr_dnia x temperatura"
dla każdego z 3 miejsc pomiaru osobno,
gdzie dla y=ax+b a byłoby miarą kąta nachylenia
czyli szybkości wzrostu i z kolei te "a"
porównać jakimś testem dla prob zależnych.
Problem w tym, że nie znam testu który
porównuje jednocześnie KILKA prób zależnych
a sprawdzanie każdy z każdym oznacza, że
obliczone P nie odzwierciedla faktu,
że było kilka porównań.
pozdrawiam
vonBraun
--
Wysłano z serwisu OnetNiusy: http://niusy.onet.pl
|