¿Cómo representar datos pareados periódicos?

Question

Estoy trabajando en pares, de que en valores absolutos representa en el tiempo, muestran la periodicidad con diferentes alturas de los picos, como se muestra en el siguiente gráfico: Los datos representan la distancia absoluta entre los dos pies, de manera que los picos máximos steplengths.
Tanto la línea azul y roja pertenecen al mismo participante que se mueve en ambientes diferentes (rojo: la realidad virtual; azul: la realidad).

Necesito comparar cada uno de los datos a su contraparte y me pregunto cual de las medidas de centro, la media, la mediana o la moda, es apropiado un valor representativo para las diferentes alturas de los picos de este tipo de datos?
Propósito de la comparación: el Descubrimiento de la diferencia entre las longitudes de paso en realidad en comparación con el paso de las longitudes en la realidad virtual.

He pensado en z-la transformación de los datos para hacer el pico de la varianza más comparables, además de una medida de centro -, Pero no estoy seguro si esto es una representación suficiente de los datos?

Answer 1

Te sugiero para estimar la fase linealmente entre los dos picos adyacentes dentro de una señal y luego trazar y analizar en el espacio fase. Esto fija sus posiciones de máxima a 0, pero le da una distribución de cómo se desarrolla su señal por ciclo

Answer 2

Creo que si se demuestra que la diferencia de los picos solo son diferentes en un modo estadísticamente significativo, a continuación, las distribuciones son diferentes a causa de una diferencia sistemática. Pero no tengo ninguna prueba para ello, me gustaría ser corregido por los Gurus por favor.

Me gustaría sugerir a la lista de todos los valores máximos para cada paso. Probablemente excluir los valores extremos. A continuación, representan cada línea (rojo, azul) por su pico promedio de la distancia.

A continuación, medir la diferencia absoluta entre los medios --- me sugieren que esta diferencia absoluta de los medios a su estadística de prueba.

Luego de identificar la distribución de la prueba estadística de la hipótesis nula con el fin de calcular el $p$ del valor. Para ello, te sugiero que para simular el uso aproximado de la aleatorización.