<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hola,
Tengo algunos datos que no estoy muy seguro de cómo analizar.
Tuvimos 20 muestras que se cortaron en 4 partes, una parte se dejó sin tratar y las otras 3 recibieron tratamientos diferentes. Fatigamos las muestras registrando las vidas. Mi objetivo final es averiguar si alguno de estos tratamientos es mejor que ningún tratamiento o mejor que los otros tratamientos. No suena muy complicado, pero los datos son muy sesgados, por lo que mis preguntas son:
¿Debo ejecutar ANOVA sobre las diferencias (tratamiento-control)? ignorando la asimetría de los datos
¿Debo tomar una transformación de registro y luego calcular las diferencias? (El resultado final sería más una comparación de proporciones que me suena un poco extraño)
Es algún tipo de análisis de probabilidad de supervivencia una mejor opción para hacer estas comparaciones y, de ser así, ¿cómo puedo explicar el "emparejamiento" de los datos?
Realmente aprecio cualquier comentario, idea, consejo, he estado imaginando tantas formas de analizar los datos que ahora no sé qué me daría la evaluación más justa.
UNA
Puede ignorar la asimetría de los datos hasta un valor absoluto de asimetría <= 1 y kurtosis <= 3.
Use la transformación de registro si genera datos distribuidos de manera aproximadamente normal, de lo contrario use métodos no paramétricos como la prueba de Kruskal-Wallis.
Si tiene medidas repetidas en ciertas unidades de observación, convierta estas unidades en un efecto aleatorio en el modelado paramétrico.
