<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hallo,
Ich habe einige Daten, deren Analyse ich nicht genau kenne.
Wir hatten 20 Proben, die in 4 Teile geschnitten wurden, wobei ein Teil unbehandelt blieb und der andere 3 verschiedene Behandlungen erhielt. Wir ermüdeten die Proben, die die Lebensdauer aufzeichneten. Mein oberstes Ziel ist es herauszufinden, ob eine dieser Behandlungen besser ist als überhaupt keine Behandlung oder besser als die anderen Behandlungen. Hört sich nicht viel kompliziert an, aber die Daten sind sehr schief, daher sind meine Fragen:
Sollte ich ANOVA über die Unterschiede (behandelte Kontrolle) untersuchen lassen? Ignorieren der Schiefe der Daten
Soll ich eine Protokolltransformation nehmen und dann die Differenzen berechnen? (Das Endergebnis wäre eher ein Vergleich der Verhältnisse, was für mich ein bisschen komisch klingt)
Ist eine Art Überlebenswahrscheinlichkeitsanalyse eine bessere Option, um diese Vergleiche durchzuführen, und wenn ja, wie berücksichtige ich die "Paarung" der Daten?
Ich bin wirklich dankbar für Kommentare, Ideen und Ratschläge. Ich habe mir so viele Möglichkeiten vorgestellt, die Daten zu analysieren, jetzt weiß ich nicht, was mir die fairste Einschätzung gibt.
EIN
Sie können die Schiefe der Daten bis zu einem absoluten Wert von Schiefe <= 1 und Kurtosis <= 3 ignorieren.
Verwenden Sie die Protokolltransformation, wenn sie annähernd normal verteilte Daten generiert. Verwenden Sie andernfalls nicht parametrische Methoden wie Kruskal-Wallis-Test.
Wenn Sie Messungen für bestimmte Beobachtungseinheiten wiederholt haben, machen diese Einheiten einen zufälligen Effekt bei der parametrischen Modellierung.
