ボンフェローニ補正を正しく取得しようとしています。
100個のp値、20個のデータセットがあるとします。少なくとも10％レベルで有意（p値< 0.1）、80は有意ではない（p値> = 0.1）。
ボンフェローニ補正を適用する場合Rで、p.adjust()を使用して正しいn値は何ですか？
n = 100（すべてのp値）またはn = 20（有意なp値のみ）を入力しますか？
助けてくれてありがとう
答え
そうではないp値が有意であるかどうかは関係ありません。nは修正するテストの数（= p値）です。100個のテストすべての結果に関心がある場合は、n = 100です。
コメント
- したがって、p値tのみを修正することに関心がある場合は、n = 100の使用も適用する必要があります。帽子は重要ですか？
- はい、p値に基づいて修正するべきではありません。テストを実行する前に、複数のテストのタイプ1のエラー率を制御する必要があります。まず、実際に実行するテストの数を決定します。不要なテストを実行するとペナルティが科せられます。
- ありがとうございます。しかし、1,000回のテストからの実際のデータでは、ボンフェローニ補正後に2つの有意なp値しか得られません。厳しすぎると思います。
- 重要な影響を検出するためのより強力な機能を提供できる修正が他にもあります。重要なポイントは次のとおりです。1）なぜ100（1,000？）のテストを実行しているのですか？ 2）なぜあなたの目標は重要性を見つけることであるように聞こえますか？これは当てはまらないはずです'正しい推論と修正（ボンフェローニまたはその他）を行うことで、タイプ1のエラー率を制御できます。これはその方向に役立ちます。
- 'あなたの分野、設計、または研究の質問がわからないので、そのようなすべてのテストが本当に必要かどうかは私を超えています。これが探索的研究である場合は、NHST値とp値以外の代替案を検討してください。