咨询统计分析问题,最好是把研究背景和分析目的介绍一下,否则你得到的答案可能是不合适的。既然你没有介绍研究背景和分析目的,那么我根据你简单粗暴的问题给出我能想到的三种场景,然后给出三种对应的分析方法:
问题1:改进后的方法A是否比老方法B整体上更优?
假设这个问题A和B测的是两组动物的数据,也就是A组中测的动物和B组中测的动物不是同一批动物。例如A测的是动物1, 2, 3, 4, 5的数据,B测得是动物6, 7, 8, 9,10的数据。
整体上更优,采用差异性检验:H0:A=B; H1:A不等于B;
数据量太小,你这儿只有五个数据,很难说服从正态分布,建议采用非参数方法;如果是服从正态分布的数据,建议采用t检验。但是,无论是采用t检验还是非参数检验,得到的p小于0.05可以说明H1成立可以说明A优于B,但是如果p大于0.05不能证明H0不能证明A和B无明显差异。
问题2:改进后的方法A是否跟老方法B整体上没有明显差异?
假设这个问题A和B测的是两组动物的数据,也就是A组中测的动物和B组中测的动物不是同一批动物,例如A测的是动物1, 2, 3, 4, 5的数据,B测得是动物6, 7, 8, 9,10的数据。
没有明显差异,采用非劣效检验或者等效性检验。非劣效检验是证明A和B相差的在可接受范围内,就是说A班平均分80分,B班平均分82分,虽然A班比B班差,但是差异不明显在可接受的范围内,差异范围需要事先设定。等效性检验为了证明A和B等效,就是差异在可接受的上下范围内就可以说明等效,范围需要事先设定,比如-0.5<A-B<0.5说明差异在可接受范围内表明A和B等效。
问题3:改进后的方法A是否比老方法B在个体上一致/差异不明显?
假设这个问题A和B测的是两组动物的数据(比如动物1, 2, 3, 4, 5), 那么A和B分别测1,2, 3, 4,5 动物,然后从个体上比较数据的差异是否不明显。比如拿测身高来举例,新身高仪测的是否跟标准身高仪一致呢,就是比较每个人测得身高在两种方法之间差异是否不明显也就是一致。这时候用到得方法不是t检验或者非参数秩和检验(适用于整体比较),而是应该用Bland-Altman图,Concordance Correlation Coefficient, Intraclass Corr