Sto cercando di ottenere la corretta correzione Bonferroni.
Supponiamo di avere un set di dati con 100 valori p, 20 significativo al livello minimo del 10% (valore p < 0,1) e 80 non significativo (valore p> = 0,1).
Quando si applica la correzione Bonferroni con R, utilizzando p.adjust() qual è “il valore n corretto?
Devo inserire n = 100 (tutti i valori p) o n = 20 (solo valori p significativi)?
Grazie per qualsiasi aiuto
Risposta
Non “t importa se i tuoi valori p sono significativi o meno. Il tuo n è il numero di test (= valori p) che vuoi correggere. Se sei interessato ai risultati di tutti i 100 test, allora n = 100.
Commenti
- quindi luso di n = 100 dovrebbe valere anche se sono interessato a correggere solo i valori p t cosa sono significativi?
- Sì, non dovresti correggere in base ai valori p. È necessario controllare il tasso di errore di tipo 1 per più test, prima di eseguire i test. Per prima cosa determina quanti test vuoi eseguire effettivamente. Vieni penalizzato per aver eseguito test non necessari.
- grazie. Ma con i miei dati reali su 1.000 test ottengo solo 2 valori p significativi dopo la correzione di Bonferroni. Penso che sia troppo severo.
- Ci sono altre correzioni che potrebbero darti più potere per rilevare effetti significativi. I punti importanti sono: 1) perché stai eseguendo 100 (1.000?) Test? 2) perché sembri che il tuo obiettivo sia trovare un significato? Questo ' non dovrebbe essere il caso, dovresti mirare a fare inferenze corrette e la correzione – Bonferroni o altro – ti aiuta a controllare il tuo tasso di errore di tipo 1, il che aiuta in quella direzione.
- Non ' t conosco le tue domande sul campo, sul design o sulla ricerca, quindi è al di là di me se hai davvero bisogno di tutti questi test. Se si tratta di ricerca esplorativa, forse prendere in considerazione altre alternative oltre ai valori NHST e p.