s*****e
发帖数: 3954 | 1 2个age level，每个level各2个subject
每个subject 重复测量了大约10次
想要test，测量值在2个level是不是significant different?
这种情况下好用t－test么？虽然repeated measure了那么多次，但是subject只有4个
一共。。 |
m******s
发帖数: 291 | 2 chi-square?
【在 s*****e 的大作中提到】
: 2个age level，每个level各2个subject
: 每个subject 重复测量了大约10次
: 想要test，测量值在2个level是不是significant different?
: 这种情况下好用t－test么？虽然repeated measure了那么多次，但是subject只有4个
: 一共。。
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s*****e
发帖数: 3954 | 3 不好意思，能说得详细点么？
我得outcome 是continous 的，也能用chi-square么？
【在 m******s 的大作中提到】
: chi-square?
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s*****n
发帖数: 2174 | 4 样本量肯定是没问题, 顶多就是结果不容易显著而已.
最大的问题是, 在只有四个样本的情况下, 你如何肯定正态分布.
除此之外, 其实还可以考虑成 mixed effect model. 不过对于你这个数据, 其实是一回
事. 最主要的, 还是subject之间是否能假设成正态分布.
【在 s*****e 的大作中提到】
: 2个age level，每个level各2个subject
: 每个subject 重复测量了大约10次
: 想要test，测量值在2个level是不是significant different?
: 这种情况下好用t－test么？虽然repeated measure了那么多次，但是subject只有4个
: 一共。。
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m*****s
发帖数: 156 | 5 可以try non-parametric test
【在 s*****e 的大作中提到】
: 2个age level，每个level各2个subject
: 每个subject 重复测量了大约10次
: 想要test，测量值在2个level是不是significant different?
: 这种情况下好用t－test么？虽然repeated measure了那么多次，但是subject只有4个
: 一共。。
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g*********n
发帖数: 119 | 6 permutation or bootstrap |
A*****s
发帖数: 13748 | 7 rank test吧。。。
【在 s*****e 的大作中提到】
: 2个age level，每个level各2个subject
: 每个subject 重复测量了大约10次
: 想要test，测量值在2个level是不是significant different?
: 这种情况下好用t－test么？虽然repeated measure了那么多次，但是subject只有4个
: 一共。。
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s*****e
发帖数: 3954 | 8 could you tell me more detail? thanks
【在 A*****s 的大作中提到】
: rank test吧。。。
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A*****s
发帖数: 13748 | 9 ft
自己看书吧
难道还让我讲一遍不成？推荐Rice的书，写的很简单
【在 s*****e 的大作中提到】
: could you tell me more detail? thanks
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L**********A
发帖数: 7115 | 10 math stat?
【在 A*****s 的大作中提到】
: ft
: 自己看书吧
: 难道还让我讲一遍不成？推荐Rice的书，写的很简单
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g*****y
发帖数: 6325 | |
j*********n
发帖数: 5 | |
j*****e
发帖数: 182 | 13 Repeatly measure a subject 10 times decreases measurement error. Varibility
from subject to subject determines if you are going to see significance, or
not. Basically, your outcome is the average of the 10 measurements from each
subject. You are comparing the mean of two samples, each with size two.
Nonparametric test will not save you. It will give you a p-value that is
larger than 2-sample t-test.
There is no majic in statistics. You have to collect information from more
subjects. |
