Нет, в статистике принято по другому. Разнообразие - это как раз хорошо, чем больше разнообразие, тем на большую популяцию можно отнести результаты (выше "репрезентативность"). Разнообразие (с достаточным количеством объектов) уравновешивает случайные факторы (см. "центральную предельную теорему"). Если бы все крысы в популяции были совершенно одинаковые, выводы были правильны. Если есть разнообразие - выводы относятся к конкретным крысам, а не к популяции.Marxist писал(а):Слишком сложно и дорого. Прежде всего, потому, что на инбредных крысах хоть какую-то воспроизводимость можно получить, а на обычных нельзя сравнивать одну крысу с другой. Тем более что в случае с нервной системой-то как раз всё просто, она у всех одинаковая, только вот фенотипические различия могут скрадывать действие на нервную систему. Есть стандарт -- значит, надо пользоваться стандартом.VTur писал(а):Во-вторых. Вопрос: в популяции есть другие, не похожие крысы (другой массы, пола, возраста), чем эти? Ответ - есть. Значит выборка нерепрезентативна и данные относятся только к подобным (как в эксперименте) крысам и эти данные не могут быть отнесены на других крыс. Возможно, у тех будут другие цифры, а возможно и такие же (воспроизводимость будет хромать). Лучше использовать как много больше разных крыс, чем несколько одинаковых. Больше вероятность компенсации (уравновешивания) ошибок.
Если в проверке гипотезы о равенстве (не равенстве) средних берется критерий Стьюдента, то, по умолчанию, используются методы нормального закона распределения. Посмотрите главу "Проверка гипотез". При таком подходе неизбежа ошибка или первого рода или второго рода (хотя, случайно, может и не быть). А распределений, отличных от нормального, я знаю около десятка, а сколько их на самом деле, у-у-у!Marxist писал(а):По умолчанию ничего особенного не применяли. А почему должны были? что в них лучше? они дадут лучшее отношение сигнал-шум? Тут всё по Оккаму. Или потому, что не учили в универеVTur писал(а):В-третьих. Изначально предполагается нормальный закон распределения - используется т критерий Стьюдента (почему? разных статистик как собак не резанных). При этом! Не сказано, внесена ли поправка на множественные сравнения (Бонфероне или Ньюмена-Кейлса или Тьюки).
В теории проверки гипотез говорится, что прежде, чем доказывать равенство (неравенство) средних, требуется доказать равенство (не равенство) дисперсий. Если дисперсии не равны, выборки относятся к разным генеральным совокупностям и к ним проверка гипотезы о равенстве (не равенстве) средних неприменима.Marxist писал(а):Если поглядет внимтельно на наиболее важные графики, то видно, что (ну всё-таки не дисперсии, но среднеквадратичные отклонения, но один хрен) практически одинаковые для всех случаев.VTur писал(а):В-четвертых, Не указано, были ли сравнены дисперсии. Без такого сравнения применять сравнение средних нельзя. Фраза "A significant F test (>2.9, P<0.04) was followed by a pairedsample student’s t-test." относится ко всем данным? Это каждый раз так? Автору, за такую фразу руки оторвать.
Скважность (математически) - это отношение периода к длительности (физически - показывает сколько импульсов уложится на периоде). Относительная величина - это скважность. Почему они использовали относительную длительность? Ошибка же при этом должна возрасти.Marxist писал(а):Что такое скважность? Они сравнивают вполне логичные вещи -- относительную продолжительность бодрствования, медленного сна и парадоксального сна. Какую частоту здесь можно сравнивать? И как здесь применять гармонический анализ?VTur писал(а):В-пятых, непонятен выбор измеряемой величины. Почему они сравнивают длительность (duration), а не частоту? скважность? И почему в процентах? Для подобных величин одночисловое выражение не совсем корректно, здесь должен быть применен гармонический анализ (хотя осознаю, что штука тяжелая).
Гармонический анализ по другому - "спектральный анализ случайных процессов". В статистике этот раздел еще называется "временные ряды".
Почему? Мне кажется, что в фармации с их деньгами и десять тысяч крыс возможно. И при этом будет использоваться вся мощь нормального закона.Marxist писал(а):Мне так кажется, что реальная придирка здесь возможна только одна -- маленькая выборка. Но это неизбежно.VTur писал(а):Я бы на их месте использовал непараметрический анализ, там придирок меньше.
