Mam symulację, w której zwierzę umieszcza się we wrogim środowisku i mierzy czas, aby zobaczyć, jak długo może przetrwać, stosując pewne podejście do przetrwania. Istnieją trzy podejścia do przetrwania. Przeprowadziłem 300 symulacji zwierzęcia, stosując każde podejście do przetrwania. Wszystkie symulacje odbywają się w tym samym środowisku, ale istnieje pewna przypadkowość, więc za każdym razem jest inna. Liczę, ile sekund zwierzę przeżyje w każdej symulacji. Życie dłużej jest lepsze. Moje dane wyglądają tak:
Approach 1, Approach 2, Approach 2
45,79,38
48,32,24
85,108,44
... 300 rows of these
Nie jestem pewien wszystkiego, co robię po tym punkcie, więc daj mi znać, jeśli robię coś głupiego i złego. Próbuję dowiedzieć się, czy istnieje statystyczna różnica w długości życia, używając określonego podejścia.
Przeprowadziłem test Shapiro na każdej z próbek, a one wróciły z małymi wartościami p, więc uważam, że dane nie są znormalizowane.
Dane w wierszach nie są ze sobą powiązane. Losowe ziarno użyte do każdej symulacji było inne. W rezultacie uważam, że dane nie są sparowane.
Ponieważ dane nie są znormalizowane, niesparowane i były więcej niż dwie próbki, przeprowadziłem test Kruskala Wallisa, który powrócił z wartością p 0,048. Następnie przeszedłem do post hoc, wybierając Manna Whitneya. Naprawdę nie jestem pewien, czy należy tu użyć Manna Whitneya.
Porównałem każdą metodę przeżycia ze sobą, wykonując test Manna Whitneya, tj. {(Podejście 1, podejście 2), (podejście 1, podejście 3), (podejście 2, podejście 3)}. Nie stwierdzono istotności statystycznej między parą (podejście 2, podejście 3) za pomocą testu dwustronnego, ale stwierdzono różnicę istotności za pomocą testu jednostronnego.
Problemy:
- Nie wiem, czy używanie Manna Whitneya w taki sposób ma sens.
- Nie wiem, czy powinienem używać Manna Whitneya z jednym czy dwoma ogonami.