Як ви використовуєте метод Бонферроні?

Тест Бонферроні є простим, але ефективним методом корекції численних порівнянь. Це працює за допомогою поділ бажаного рівня значущості (α) на кількість гіпотез, що перевіряються (m). Цей скоригований рівень значущості (α/m) потім використовується як новий поріг для визначення статистичної значущості.

Бонферроні використовували в різних обставинах, найчастіше щоб виправити частоту помилок на основі експерименту при використанні кількох тестів «t» або як додаткову процедуру для виправлення частоти помилок на основі сімейства після дисперсійного аналізу (anova).

Метод Бонферроні є досить консервативним методом обробки оцінки ймовірності помилки в багаторазовому тестуванні. Цей спосіб по суті забезпечує доказово правильну верхню межу загальної ймовірності помилки хибного відхилення принаймні однієї гіпотези з усієї сукупності розглянутих гіпотез.

У методі Бонферроні ідея полягає в тому, щоб розділіть цей коефіцієнт помилок (0,05) між k тестами. Тому кожен тест виконується на рівні α/k. Якщо ви подивитеся на таблицю ANOVA за минулий місяць, ви побачите, що це значення відповідає середньоквадратичній помилці. Права частина цього рівняння є критичним значенням.

Як інтерпретувати тест Бонферроні? Набір t-тестів для кожної пари груп складає тест Бонферроні. Кількість груп швидко збільшує кількість порівнянь; це, у свою чергу, підвищує рівень помилок типу I. Кількість тестів, поділена на значення альфа, визначає поправку Бонферроні.

Використання корекції Бонферроні Бонферроні розробив свій метод корекції підвищеної частоти помилок під час перевірки гіпотез, які мали кілька порівнянь. Коригування Бонферроні розраховується за взяти кількість тестів і поділити його на альфа-значення.

Поправка Бонферроні регулює рівень значущості для кожної окремої перевірки гіпотези. Він ділить бажаний загальний рівень значущості (α) на кількість гіпотез (m). Це дає новий, більш суворий рівень значущості для кожного окремого тесту: α/m.