<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />여보세요,
분석 할 방법이 확실하지 않은 데이터가 있습니다.
우리는 4 개의 부분으로 잘라낸 20 개의 표본을 가지고 있었고, 한 부분은 치료하지 않고 나머지는 다른 치료를 받았습니다. 우리는 수명을 기록한 샘플들을 지치게 만들었습니다. 나의 궁극적 인 목표는 이러한 치료법이 다른 치료법보다 더 좋거나 전혀없는 것보다 낫다는 것을 알아내는 것입니다. 복잡하게 들리지만 데이터가 너무 비뚤어져서 내 질문에 다음과 같습니다.
나는 (치료 - 통제) 차이에 대해 ANOVA를 실행해야합니까? 데이터의 왜도 무시
로그 변환을 한 후 차이점을 계산해야합니까? (최종 결과는 나에게 조금 이상하게 들리는 비율의 비교 일 것이다)
어떤 종류의 생존 확률 분석이 이러한 비교를 수행하는 더 나은 옵션입니까? 그렇다면 데이터의 "쌍"을 어떻게 설명합니까?
저는 어떤 의견, 아이디어, 조언을 정말 고맙게 생각합니다. 나는 지금 내가 가장 공정한 평가를 줄 수있는 데이터를 알지 못하는 많은 데이터 분석 방법을 상상해 왔습니다.
에이
skewness <= 1 및 kurtosis <= 3의 절대 값까지 데이터의 왜도를 무시할 수 있습니다.
대략 정규 분포 데이터를 생성하는 경우 로그 변환을 사용하고, 그렇지 않으면 Kruskal-Wallis Test와 같은 비모수 적 방법을 사용하십시오.
특정 관측 단위에 대해 반복되는 측정을 수행하면 이러한 단위가 파라 메트릭 모델링에서 임의의 효과를냅니다.
