Die angehängte JMP-Datei zeigt eine Mehrfachvergleichssituation, in der der Ausschluss eines offensichtlichen Ausreißers in Zeile 60 zu unterschiedlichen Ergebnissen führt.
Was wäre hier die beste Vorgehensweise?
Wenn Zeile 60 im Dunnett-Test enthalten ist, entspricht der Mittelwert für die Kontrolle R1 denen von R3 und R5 (in rot).
Wenn Zeile 60 ausgeschlossen ist, entspricht der Mittelwert für die Steuerung R1 denen von R3, R4 und R5.
Andere mit mehr statistischen Kenntnissen, als ich abwägen sollte, aber die erste Frage, die ich stellen würde, bevor ich einen Ausreißer ausschließe, ist, ob Sie eine zuweisbare Ursache für diesen Punkt kennen. Das heißt, wissen Sie, warum es diesen Wert hatte, oder war es eine normale Variation?
Wenn Sie eine bestimmte Ursache nicht kennen, müssen Sie wahrscheinlich davon ausgehen, dass es sich um eine normale Abweichung handelt, und Sie sollten sie wahrscheinlich nicht ausschließen, nur weil sie wie ein Ausreißer aussieht UND Ihre Analyse beeinflusst.
Die Tatsache, dass Sie durch Einbeziehen des Ausreißers die R4-R1-Differenz mit p <0,05 (signifikant) und durch Ausschließen mit einem p-Wert> 0,05 erhalten, scheint keinen praktischen Unterschied zu machen. Es ist nur so, dass wir uns zu sehr darum kümmern, ob der p-Wert <0,05 ist. In diesen Tagen gab es unter Statistikern viele Diskussionen über diese binäre Denkweise (signifikant oder nicht signifikant), die zu Verwirrung führt, wie Sie sie hier haben.
Ein moderner Ansatz ist die Betrachtung der Konfidenzintervalle (CI). Anstatt "X nach Y anpassen" für die Vergleiche zu verwenden, können Sie dasselbe tun, indem Sie "Analysieren"> "Modell anpassen" auswählen, "Y = Y" und "X = X" auswählen und dann auf "Ausführen" klicken. Klicken Sie im angezeigten Modellberichtsfenster auf das rote Dreieck und wählen Sie Schätzen> Mehrere Vergleiche. Wählen Sie den Dunnett-Test und R1 als Kontrolle. Dadurch wird die Registerkarte "Mehrere Vergleiche für X" in Ihrem Bericht generiert, nur dass Sie jetzt die CIs haben, die nicht über "X nach Y anpassen" abgerufen werden können (möglicherweise sollten wir sie in unsere JMP-Wunschliste aufnehmen). Die beiden folgenden Bilder zeigen diesen Bericht, während Zeile 60 eingeschlossen und dann ausgeschlossen wird. Das Skript zum Generieren dieses Tests wird in der angehängten JMP-Tabelle gespeichert.
Durch Einbeziehen der Zeile 60 beträgt der CI von R4-R1 0,10297 bis 6,4614; durch Ausschließen beträgt der CI -0,29514 bis 5,8452. Ob der untere CI 0,10297 oder -0,29514 beträgt, scheint aus praktischer Sicht irrelevant, da beide sehr nahe bei Null liegen. Die Tatsache, dass die Bedeutung verloren geht, wenn Sie Zeile 60 ausschließen, bedeutet also keine große Sache.
Als solches würde ich Zeile 60 beibehalten und auch CIs melden. Nicht nur aus dem oben genannten Punkt, sondern auch, weil das Ausschließen von Ausreißern und die Methode dazu vereinbart werden sollten, bevor Sie die Daten kennen. Wenn dies nachträglich erfolgt, kann es zu Datenbaggern kommen, es sei denn, Sie wissen mit fast Sicherheit, warum Zeile 60 so niedrig war (eine zuweisbare Ursache als @ Jeff_Perkinson gerade erwähnt).
