Bonferroni 수정을 올바르게 시도하고 있습니다.
100 개의 p- 값이있는 데이터 세트, 20 개가 있다고 가정 해 보겠습니다. 최소 10 % 수준 (p- 값 < 0.1) 및 80은 중요하지 않음 (p- 값> = 0.1)에서 중요합니다.
Bonferroni 보정을 적용 할 때 R에서 p.adjust() 사용 올바른 n 값은 무엇입니까?
n = 100 (모든 p- 값) 또는 n = 20 (중요한 p- 값만)을 입력해야합니까?
도움을 주셔서 감사합니다
답변
그렇지 않습니다. p 값이 중요한지 여부에 관계없이 n은 수정하려는 테스트 수 (= p 값)입니다. 100 개의 테스트 결과에 관심이 있다면 n = 100입니다.
주석
- p- 값 t 만 수정하려는 경우 n = 100 사용도 적용해야합니다. 모자가 중요합니까?
- 예, p 값을 기준으로 수정해서는 안됩니다. 테스트를 실행하기 전에 여러 테스트에 대한 유형 1 오류율을 제어해야합니다. 먼저 실제로 실행할 테스트 수를 결정하십시오. 불필요한 테스트를 실행하면 불이익을받습니다.
- 감사합니다. 그러나 1,000 개의 테스트 중 실제 데이터를 사용하면 Bonferroni 수정 후 2 개의 중요한 p- 값만 얻습니다. 너무 엄격하다고 생각합니다.
- 중요한 효과를 감지하는 데 더 많은 힘을 줄 수있는 다른 수정 사항이 있습니다. 중요한 점은 다음과 같습니다. 1) 100 개 (1,000 개?)의 테스트를 실행하는 이유는 무엇입니까? 2) 왜 당신의 목표가 중요성을 찾는 것 같습니까? 이것은 ' 사례가 아니어야합니다. 올바른 추론 및 수정 (Bonferroni 또는 기타)을 목표로해야합니다. 이는 유형 1 오류율을 제어하는 데 도움이됩니다.
- 나는 ' 당신의 분야, 디자인 또는 연구 질문을 모르기 때문에 그러한 모든 테스트가 정말로 필요한지 여부는 저를 넘어선 것입니다. 탐색 적 연구 인 경우 NHST 및 p 값 이외의 다른 대안을 고려하십시오.