У меня есть симуляция, когда животное помещают в агрессивную среду и рассчитывают, как долго оно сможет выжить, используя какой-то подход к выживанию. Есть три подхода, которые он может использовать, чтобы выжить. Я провел 300 симуляций животного, используя каждый подход к выживанию. Все моделирования происходят в одной и той же среде, но есть некоторая случайность, поэтому каждый раз она различна. Я рассчитываю, сколько секунд животное выживает в каждой симуляции. Жить дольше лучше. Мои данные выглядят так:
Approach 1, Approach 2, Approach 2
45,79,38
48,32,24
85,108,44
... 300 rows of these
Я не уверен во всем, что я делаю после этого, поэтому дайте мне знать, если я делаю что-то глупое и неправильное. Я пытаюсь выяснить, есть ли статистическая разница в продолжительности жизни, используя определенный подход.
Я провел тест Шапиро на каждом из образцов, и они вернулись с крошечными значениями p, поэтому я считаю, что данные не нормализованы.
Данные в строках не имеют никакого отношения друг к другу. Случайное начальное число, используемое для каждого моделирования, было различным. В результате я считаю, что данные не спарены.
Поскольку данные не нормированы, не спарены и их было более двух, я провел тест Крускала Уоллиса, который вернулся с p-значением 0,048. Затем я перешел к посту, выбрав Манна Уитни. На самом деле не уверен, что Манн Уитни следует использовать здесь.
Я сравнил каждый подход к выживанию с другим подходом, выполнив тест Манна Уитни, т. Е. {(Подход 1, подход 2), (подход 1, подход 3), (подход 2, подход 3)}. Не было обнаружено статистической значимости между парой (подход 2, подход 3) с использованием двухстороннего теста, но была обнаружена разница в значимости с использованием одностороннего теста.
Проблемы:
- Я не знаю, имеет ли смысл использовать Манна Уитни, как это.
- Я не знаю, должен ли я использовать Манн Уитни с одним или двумя хвостами.