Ich versuche, die Bonferroni-Korrektur richtig zu machen.
Nehmen wir an, ich habe einen Datensatz mit 100 p-Werten, 20 mindestens signifikant 10% (p-Wert < 0,1) und 80 nicht signifikant (p-Wert> = 0,1).
Bei Anwendung der Bonferroni-Korrektur mit R unter Verwendung von p.adjust() was ist der richtige n Wert?
Soll ich n = 100 (alle p-Werte) oder n = 20 (nur signifikante p-Werte) setzen?
Vielen Dank für jede Hilfe
Antwort
Es funktioniert nicht Unabhängig davon, ob Ihre p-Werte signifikant sind oder nicht. Ihr n ist die Anzahl der Tests (= p-Werte), die Sie korrigieren möchten. Wenn Sie an den Ergebnissen aller 100 Tests interessiert sind, ist n = 100.
Kommentare
- Die Verwendung von n = 100 sollte also auch gelten, wenn ich nur die p-Werte t korrigieren möchte Was ist signifikant?
- Ja, Sie sollten nicht basierend auf p-Werten korrigieren. Sie sollten Ihre Typ 1-Fehlerrate für mehrere Tests steuern, bevor Sie die Tests ausführen. Stellen Sie zunächst fest, wie viele Tests Sie tatsächlich ausführen möchten. Sie werden dafür bestraft, dass Sie unnötige Tests durchgeführt haben.
- danke. Aber mit meinen realen Daten aus 1.000 Tests erhalte ich nach der Bonferroni-Korrektur nur 2 signifikante p-Werte. Das ist meiner Meinung nach zu streng.
- Es gibt andere Korrekturen, mit denen Sie mehr Möglichkeiten haben, signifikante Effekte zu erkennen. Wichtige Punkte sind: 1) Warum führen Sie 100 (1.000?) Tests durch? 2) Warum scheint es Ihr Ziel zu sein, Bedeutung zu finden? Dies sollte ' nicht der Fall sein. Sie sollten darauf abzielen, korrekte Schlussfolgerungen zu ziehen, und die Korrektur – Bonferroni oder andere – hilft Ihnen bei der Kontrolle Ihrer Typ-1-Fehlerrate, was in diese Richtung hilft.
- Ich kenne ' Ihr Fachgebiet, Ihr Design oder Ihre Forschungsfragen nicht, daher ist es mir ein Rätsel, ob Sie wirklich alle derartigen Tests benötigen. Wenn dies explorative Forschung ist, ziehen Sie möglicherweise andere Alternativen als NHST- und p-Werte in Betracht.