s****l
发帖数: 10462 | 1 通过两种准备方法得到两组数据如下
比较项目 数据一 数据二
a 3 5
b 11 9
c 54 4
d 5 12
...
n 44 23 | s****l
发帖数: 10462 | | s****l
发帖数: 10462 | | s*****n
发帖数: 2174 | 4 不是很确定你问的globally 和 individually 是什么意思,
不过我"猜"你可能是要问两个分布是否一样.
globally, 就是检验两组样本背后的两个分布, 是否一样.
当然两个分布是否一样有不同的标准, 如果你只考虑均值,
那么就是2 sample t test, 当然你必须假设两个分布本身
都是正态分布等等.
individually, 可能是问如果已知每行的两个数据是来自
一个 subject, 那么这两列分布是否一样. 这种情况就是
paired t test. 每行数据两两相减, 然后差值和0比较做
t test. 这里一样也会假设正态样本.
如果没有任何的假设, 也就没法做test了, 顶多可以在一些
弱假设下做nonparametic tests. | s****l
发帖数: 10462 | 5 Thanks for the reply.
～不过我"猜"你可能是要问两个分布是否一样.
对，基本上就是如果如下的结果就肯定是globally一样：
a 2 4
b 1 2
c 2 4
d 5 10
OR
a 2 5
b 1 2
c 2 5
d 5 11
也就是说，如果d在第一方法中最高，我也希望它在第二组也是最高的，到不一定都成
比例关系（想前一种情况的两倍，绝对就是globally the same，象后一种情况，两组
都是d->b/c->a这种排序，也可以说是globally the same）
～globally, 就是检验两组样本背后的两个分布, 是否一样. 当然两个分布是否一样有
不同的标准, 如果你只考虑均值, 那么就是2 sample t test, 当然你必须假设两个分
布本身都是正态分布等等.
只考虑均值的话，那不行，两个方法的得到的总和不一样啊，要不先都normalized to
the same sum?
Let's talk about the first question first, globally.
【在 s*****n 的大作中提到】
: 不是很确定你问的globally 和 individually 是什么意思,
: 不过我"猜"你可能是要问两个分布是否一样.
: globally, 就是检验两组样本背后的两个分布, 是否一样.
: 当然两个分布是否一样有不同的标准, 如果你只考虑均值,
: 那么就是2 sample t test, 当然你必须假设两个分布本身
: 都是正态分布等等.
: individually, 可能是问如果已知每行的两个数据是来自
: 一个 subject, 那么这两列分布是否一样. 这种情况就是
: paired t test. 每行数据两两相减, 然后差值和0比较做
: t test. 这里一样也会假设正态样本.
| s*****n
发帖数: 2174 | 6 如果你说的globally, 像是在比较顺序.
这样的话, 只要比较order向量就好了.
比如你的例子, 每组里面从小到大排序的坐标是 2,1=3,4 (b,a=c,d)
只要比较两个组的order向量是否相等就可以. 用不着什么特殊的test.
比如在R里面, 直接比较矩阵两列的order向量
order(A[,1]) == order(A[,2])
就可以了. | s****l
发帖数: 10462 | 7 of course the orders won't be exactly the same.
I have >10000 items(a,b,c.....all the way to 30k items). The orders don't
have to be exactly the same to say two groups of data are the same/similar.
Thanks again.
【在 s*****n 的大作中提到】
: 如果你说的globally, 像是在比较顺序.
: 这样的话, 只要比较order向量就好了.
: 比如你的例子, 每组里面从小到大排序的坐标是 2,1=3,4 (b,a=c,d)
: 只要比较两个组的order向量是否相等就可以. 用不着什么特殊的test.
: 比如在R里面, 直接比较矩阵两列的order向量
: order(A[,1]) == order(A[,2])
: 就可以了.
| s*****n
发帖数: 2174 | 8 那你这个问题本身就不是一个明确defined的问题.
什么叫similar. 或者说, 如果做假设检验的话,
你的 Ho 和 Ha 分别是什么? | s****l
发帖数: 10462 | 9 The problem is I guess you are right. No defined question. I think
statistics should give out some measurements though. |
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