Bonferroni fa riferimento a un metodo di aggiustamento per confronti multipli in cui il valore p è diviso per il numero di test. È più conservativo di molti altri metodi simili.
Ho avuto una discussione con uno statistico nel 2009 in cui ha affermato che il valore esatto di un valore p è irrilevante: l'unica cosa importante è se è significativo o meno. Cioè un risultato non può essere più significativo di un altro; i tuoi campioni, ad esempio, provengono dalla …
Sappiamo che dobbiamo applicare correzioni tipo Benjamini Hochberg per test di ipotesi multiple su esperimenti basati su un singolo set di dati, al fine di controllare il tasso di scoperta falsa, altrimenti tutti gli esperimenti che danno un risultato positivo potrebbero essere falsi. Ma perché non applichiamo questo stesso principio …
Ho letto il seguente documento: Perneger (1998) Cosa c'è che non va nelle regolazioni di Bonferroni . L'autore ha riassunto affermando che l'aggiustamento di Bonferroni ha, nella migliore delle ipotesi, applicazioni limitate nella ricerca biomedica e non dovrebbe essere usato quando si valutano prove su ipotesi specifiche: Punti di riepilogo: …
Quando eseguiamo esperimenti (su campioni di piccole dimensioni (di solito la dimensione del campione per gruppo di trattamento è di circa 7 ~ 8)) su due gruppi, utilizziamo un test t per verificare la differenza. Tuttavia, quando eseguiamo un ANOVA (ovviamente per più di due gruppi), usiamo qualcosa sulla falsariga …
Ho due domande su quando usare un aggiustamento Bonferroni: È appropriato utilizzare un aggiustamento Bonferroni in tutti i casi di test multipli? Se si esegue un test su un set di dati, quindi si divide tale set di dati in livelli più fini (ad es. Dividere i dati per genere) …
Qual è il limite al numero di variabili indipendenti che si possono inserire in un'equazione di regressione multipla? Ho 10 predittori che vorrei esaminare in termini di contributo relativo alla variabile di risultato. Dovrei usare una correzione bonferroni per adattarmi a più analisi?
Reading Field's Discovering Statistics Using SPSS (3rd Edition) Sono rimasto un po 'colpito dai test post-hoc in ANOVA. Per coloro che desiderano controllare il tasso di errore di tipo I, suggerisce Bonferroni o Tukey e dice (p. 374): Bonferroni ha più potere quando il numero di confronti è piccolo, mentre …
Sto usando un modello lineare generalizzato in SPSS per esaminare le differenze nel numero medio di bruchi (non normale, usando la distribuzione di Tweedie) su 16 diverse specie di piante. Voglio eseguire più confronti, ma non sono sicuro se dovrei usare un test di correzione Sidak o Bonferroni. Qual è …
Temo che le domande correlate non abbiano risposto alle mie. Valutiamo le prestazioni di> 2 classificatori (apprendimento automatico). La nostra ipotesi nulla è che le prestazioni non differiscano. Eseguiamo test parametrici (ANOVA) e non parametrici (Friedman) per valutare questa ipotesi. Se sono significativi, vogliamo scoprire quali classificatori differiscono in una …
Sono un nuovo arrivato nel problema dei confronti multipli. Mi chiedo come calcolare gli intervalli di confidenza per il metodo Holm-Bonferroni? So che per il metodo Bonferroni possiamo semplicemente cambiare il livello di confidenza da a .1−α1−α1-\alpha1−αm1−αm1-\frac{\alpha}{m} Questo metodo funziona anche con Holm-Bonferroni? Edit:Edit:\bf{Edit}: sembra che il metodo HB non …
Posso capire perché potresti non utilizzare un metodo più potente, come il metodo Hochberg, rispetto alla correzione Bonferroni, in quanto potrebbero avere ipotesi extra, come l'indipendenza delle ipotesi in questo caso, ma non capisco perché mai usare la correzione Bonferroni sulla modifica sequenzialmente rigida di Holm, poiché quest'ultima è più …
Sto lavorando con alcune analisi spaziali esplorative in R usando il pacchetto spdep. Mi sono imbattuto in un'opzione per regolare i valori p degli indicatori locali di associazione spaziale (LISA) calcolati usando la localmoranfunzione. Secondo i documenti si rivolge a: ... regolazione del valore di probabilità per più test. Inoltre …
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