значительные различия между средствами

Question

Рассматривая рисунок ниже

каждого значения X могут быть идентифицированы с помощью индексов X_g_s_d_h

g = group g=[1:5] 
s = subject number (variable for each g) 
d = day number (variable for each s) 
h = hour h=[1:24] 

так X_1_3_4_12 означает, что значение Х отнесено к

12th hour 
of 4th day 
of 3rd subject 
of group 1 

First I calcu поздно среднее (час за часом) в течение всех дней каждого предмета. Делая, что индекс d исчезает, и каждый субъект представлен вектором, содержащим 24 значения.

X_g_s_h будет средним значением в течение нескольких дней.

Затем я вычисляю среднее значение (субъект по предмету) всех предметов, принадлежащих к одной и той же группе, что приводит к X_g_h. Каждая группа представлена ​​1 вектором из 24 значений

Затем я вычисляю среднее значение по часам для каждой группы, в результате чего получается X_g. Каждая группа теперь представлена ​​одним единственным значением

Я бы хотел видеть, имеют ли средства X_g существенно разные группы.

Можете ли вы рассказать мне, что является правильным способом?

пс

Количество субъектов в каждой группе разные, и это также отличается количество дней для каждого субъекта. У меня есть более чем на 2 группы

Благодарность

Answer 1

Хорошо, поэтому я отправляю ответ, чтобы суммировать некоторые из проблем, которые могут возникнуть у вас.

Одинаковые предметы в обеих группах

Не усреднением:

1-первых, если мы предполагаем, что у вас есть только одна мера, которая повторяется каждый час в течение определенного количества дней, то есть независимо от того, в какой день вы выбираете и каждый час, тогда вы можете изменить матрицу в один столбец для каждого объекта, для каждой группы и выполнить тест с повторяющимися мерами.

2-Если вы не можете предположить, что ваша мера не зависит от часа, но находится в течение дня (скажем, концентрация препарата после введения, полностью исчезнувшего до вашего следующего дня), вы можете сделать тест с повторяющиеся меры для каждого часа (N часов), имеющие в общей сложности N тестов.

3-Если вы не можете предположить, что ваша мера не зависит от дня, но находится в часе (скажем, мера менструального цикла, которую мы будем считать стабильной в каждый день, но меняться между днями), тогда вы можете сделать с повторяющимися мерами на каждый день (M дней), имея в общей сложности M тестов.

4-Если вы не можете предположить, что ваша мера не зависит от дня и часа, вы можете сделать тест с повторяющимися мерами на каждый день и час, имея в общей сложности тесты NXM.

Усреднение:

В тех случаях, когда вы не можете предполагающих независимость можно усреднить зависимые переменные, таким образом устраняя дисперсию, но и понижая вам статистическую мощность и интерпретации.

В случае 2 вы можете усреднить часы, чтобы иметь среднюю концентрацию и выполнить тест с повторяющимися мерами, поэтому имея только 1 тест. Здесь вы потеряли информацию о том, как она изменилась с 1-го по 1-й час, и только что проверили, отличается ли средняя концентрация между группами в течение испытанных часов.

В случае 3 вы можете усреднить как час, так и день и проверить, если, например, средний эстроген выше в одной группе, чем в другой, поэтому имеет только 1 тест. Снова вы потеряли информацию о том, как она изменилась между разными днями.

В случае 4, вы можете усреднить как час, так и день, поэтому имея только 1 тест. Снова вы потеряли информацию о том, как она изменилась между разными часами и днями.

НЕ же предметы в обеих группах

Парные тесты не представляется возможным. Следуйте той же идеологии, но выполняйте непарный тест.

Answer 2

Вы должны выполнить статистический тест для нулевой гипотезы Н0 о том, что данные в различных группах происходят от независимых случайных выборок из распределений с одинаковыми средствами. Лучше избегать последовательной «средней» операции, но просто для перегруппировки данных по g. Если предположить, нормальность и независимость наблюдений (как указал @ASantosRibeiro ниже), которые вы можете выполнить ТТЕСТ (http://www.mathworks.nl/help/stats/ttest2.html)

clear all; 
X = randn(6,5,4,3); %dummy data in g_s_d_h format 
Y = reshape(X,5*4*3,6); %reshape data per group 

h = zeros(6,6); 
for i = 1 : 6 
    for j = 1 : 6 
     h(i,j)=ttest2(Y(:,i),Y(:,j)); 
    end 
end 

Если вы хотите, чтобы принять во внимание различные веса наблюдений, необходимо (например, см. здесь http://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63033/HTML/default/viewer.htm#statug_ttest_a0000000126.htm)