Salve a tutti,

eccomi qui ancora una volta a chiedere il vostro prezioso aiuto. 

Per un progetto che sto seguendo sono state effettuate delle misurazioni di un determinato parametro per tre differenti gruppi. In modo specifico i gruppi sono: Controllo, Stadio 1 malattia, Stadio 2 malattia. Si vuole capire se vi sono evidenti differenze tra le tre distribuzioni. 

Sono partito con la statistica descrittiva, per analizzare le assunzioni per il successivo test da eseguire. Come al solito distribuzioni non normali (parliamo di numerosità campionaria dell'ordine dei 40-50 soggetti nei differenti gruppi) quindi niente ANOVA. Inoltre disomogeneità delle varianti...quindi niente ANOVA ma di conseguenza test di Kruskall Wallis. E qui abbiamo il terzo "dramma", le tre "forme delle distribuzioni" non sono simili (abbiamo due right-skewed ed una (semi)left-skewed) quindi, se non sbaglio, potrei utilizzare Kruskall-Wallis ma solo per il confronto dei ranks e non delle mediane.

Da quello che so, in questi casi si potrebbero applicare tre test di Mann Witney e successivamente utilizzare il post-hoc di Bonferroni. A questo proposito ho letto su un vecchio post che si potrebbe applicare il test di Bonferroni-Holm molto meno conservativo.

Le mide domande sono:

1. Il ragionamento di abbandonare Kruskall-Wallis per Mann Witney+post hoc è una scelta ben ragionata?

2. Eseguendo i confronti pairwise con Kruskall-Wallis, ottengo due confronti significativi ed uno no. Mentre con Bonferroni dopo Mann-Witney rimane un solo confronto positivo; con Bonferroni-Holm sono tutti e tre significativi. Come ne esco fuori da tutto ciò? :) 

Vi ringrazio in anticipo. 

Saluti

Michele

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