Я собрал психофизиологические данные, измеряющие способность испытуемых (двух групп) воспринимать вибрацию. Вибрирующий зонд перемещается к коже при меньшем и меньшем смещении, и субъект указывает, когда он чувствует вибрацию. К сожалению, на высоких частотах датчик может перемещаться только на небольшое расстояние, и иногда наибольшее расстояние, которое может перемещать датчик, все еще недостаточно велико для восприятия испытуемыми. Таким образом, у меня есть точные пороговые значения для некоторых предметов, но для тех, кто никогда не чувствовал вибрации, у меня просто есть значение, которое я знаю, что их порог больше, чем. Могу ли я по-прежнему включать эти данные? И как лучше всего это проанализировать?
5
Это так называемые цензурные наблюдения . Как это сделать, зависит от того, какой статистический анализ вы проводите.
Я согласен с Прокрастинатором за исключением того, что я бы использовал термин усеченный. Подход к проблеме симлара, называемой правильной цензурой, встречается в анализе выживания, когда вы сохраняете усеченное значение, но у вас есть переменная индикатора, чтобы сказать вам, является ли значение полным или цензурированным. В анализе выживания есть простой способ справиться с этим, но это потому, что вы оцениваете кривую выживания. Здесь вы можете рассчитывать средние значения. Если вы игнорируете перемирие, вы недооцениваете среднее. Если вы выбрасываете усеченные точки, вы недооцениваете среднее значение.
—
Майкл Р. Черник
Чтобы правильно включить усеченные значения, вам понадобится вероятностная модель для пробного расстояния, учитывая, что оно превышает пороговое значение. Затем можно взять среднее значение этого распределения и вычислить средневзвешенное значение, используя среднее значение для значений, которые не были усреднены со средним для усеченного распределения, где взвешивание соответствует доле усеченных случаев.
—
Майкл Р. Черник
Усечение - это то, что произойдет, если вы выбросите не количественные данные. Вы не хотите этого делать! Вы правы, Кейл, что в этих цензурированных значениях есть информация, и вы подозреваете, что есть некоторые стандартные способы их анализа (и ловушки для неосторожных). Но чтобы дать хороший ответ, нам нужно знать, какой анализ вы ищете. В частности, обработка этих данных принципиально отличается в зависимости от того, являются ли они зависимыми или независимыми переменными в регрессии. Возможно, вы могли бы уточнить это?
—
whuber
Небольшая деталь, не имеющая отношения к рассматриваемому статистическому вопросу, но может быть полезно знать: данные такого рода обычно называют «психофизическими» данными, а не «психофизиологическими» (которые включают такие вещи, как показатели сердечного ритма или проводимости кожи, но не субъективные суждения о ощущениях ). Это также может помочь вам найти литературу о том, как люди обычно относятся к данным такого типа.
—
Гала-концерт