Cómo comparar las medias, las varianzas y las desviaciones típicas de las duraciones para obtener una significación estadística

Question

Intento comparar múltiples valores de media, varianza y desviación estándar para la significación estadística. Por ejemplo, tengo los siguientes datos:

Datos 1

• Medio: 0.0
• Variación de la muestra: 0.000504324897959184
• Desviación estándar: 0.0224571792075315

Datos 2

• Medio: 1.17498
• Variación de la muestra: 0.180901244489796
• Desviación estándar: 0.425324869352588

¿Cómo puedo compararlos?

Answer 1

Como sus datos son duraciones, debe utilizar métodos de análisis de supervivencia . A $t$ -es poco probable que sea apropiado. Dudo que esto se pueda hacer en Excel. Sin embargo, no es difícil de hacer en R, y R es gratis. Deberías descargar R de aquí . Esta guía debería ser lo suficientemente sencillo y rápido como para darle lo que necesita.

Lo que quieres es utilizar un prueba de rango logarítmico . En R eso es ?survdiff . También es posible que desee trazar y examinar el Curvas de supervivencia de Kaplan-Meier . En R, puede utilizar Sobrevivir y luego plot() . Aquí hay una demostración rápida de la documentación de R:

# install.packages(survival)  # if necessary
library(survival)

leukemia.surv <- survfit(Surv(time, status) ~ x, data = aml) 
windows()
  plot(leukemia.surv, lty = 2:3) 
  legend(100, .9, c("Maintenance", "No Maintenance"), lty = 2:3) 
  title("Kaplan-Meier Curves\nfor AML Maintenance Study") 

survdiff(Surv(time, status) ~ x, data = aml)
# Call:
#   survdiff(formula = Surv(time, status) ~ x, data = aml)
# 
#                  N Observed Expected (O-E)^2/E (O-E)^2/V
# x=Maintained    11        7    10.69      1.27       3.4
# x=Nonmaintained 12       11     7.31      1.86       3.4
# 
# Chisq= 3.4  on 1 degrees of freedom, p= 0.0653