Esto me suena a algún tipo de experimento, por desgracia, con algunas observaciones por grupo. La primera cosa que usted podría hacer es simplemente la comparación de medias de la variable de resultado (roto después?), por ejemplo, con un t-test. Porque tienen pocas observaciones, los efectos significativos será difícil de encontrar (incluso si no es un efecto). También debido a las pocas observaciones, usted debe buscar en la prueba t-test de normalidad de la asunción de nuevo el teorema central del límite no se aplica de 10 o de 20 observaciones. Si no se cumplen, entonces usted puede ir con los signos de Wilcoxon prueba, pero es menos eficiente, por lo que encontrar un efecto allí es aún más difícil.
Pero tal vez usted no quiere a la negligencia de la longitud antes de la esquila. Para $\ge50$ por grupo, uno podía ignorar esto debido a la asignación aleatoria de las unidades y de forma segura de ir con el enfoque anterior, pero para el 10 por grupo puede muy bien ser el pre-tratamiento de las diferencias. Lo que puede hacer, entonces, es que algunos OLS especificación de que los controles para aquellos a los niveles pre-tratamiento (LONGITUD), por ejemplo,
$$ShearedAfter_i=\beta_0+\beta_1 GROUP1_i\times LENGTH_i+\beta_2 GROUP2_i+\beta_3 GROUP2_i\times LENGTH_i+\varepsilon_i.$$
Esto permite a prueba de diferencias en los resultados, el control de longitud antes de la esquila. Si $\beta_2\neq 0$, entonces hay diferencias entre el grupo 1 y 2. La prueba de diferencias también sería un t-test, pero esta vez el control de la longitud. (La especificación anterior puede también ser modificado para incluir todos los 3 grupos agregando el GRUPO 3 el maniquí y la longitud-grupo 3 de la interacción.)
La próxima vez: tratar de obtener más observaciones por grupo, y mantener la asignación al azar. Los experimentos de laboratorio rara vez van con menos de 30 por grupo en la actualidad.
