Ik probeer de Bonferroni-correctie goed te krijgen.
Stel dat ik een dataset heb met 100 p-waarden, 20 significant op minimaal het 10% -niveau (p-waarde < 0.1) en 80 niet significant (p-waarde> = 0.1).
Bij het toepassen van de Bonferroni-correctie met R, gebruikmakend van p.adjust() wat “is de juiste n waarde?
Zal ik n = 100 (alle p-waarden) of n = 20 (alleen significante p-waarden) plaatsen?
Bedankt voor alle hulp
Antwoord
Dat doet het niet maakt uit of uw p-waarden significant zijn of niet. Uw n is het aantal tests (= p-waarden) waarvoor u wilt corrigeren. Als u geïnteresseerd bent in de resultaten van alle 100 tests, dan is n = 100.
Opmerkingen
- dus het gebruik van n = 100 zou ook van toepassing moeten zijn als ik alleen de p-waarden t wil corrigeren hat are significant?
- Ja, je moet niet corrigeren op basis van p-waarden. Voordat u de tests uitvoert, moet u uw Type 1-foutenpercentage voor meerdere tests controleren. Bepaal eerst hoeveel tests u daadwerkelijk wilt uitvoeren. Je wordt gestraft voor het uitvoeren van onnodige tests.
- bedankt. Maar met mijn echte gegevens uit 1.000 tests krijg ik na de Bonferroni-correctie slechts 2 significante p-waarden. Dat is te strikt denk ik.
- Er zijn andere correcties die je meer kracht kunnen geven om significante effecten te detecteren. Belangrijke punten zijn: 1) waarom voer je 100 (1.000?) Tests uit? 2) Waarom klinkt het alsof het uw doel is om betekenis te vinden? Dit zou niet ' het geval moeten zijn, je zou moeten proberen de juiste gevolgtrekkingen te maken en correctie – Bonferroni of andere – helpt je om je Type 1 foutpercentage te beheersen, wat in die richting helpt.
- Ik ' ken uw vakgebied, ontwerp- of onderzoeksvragen niet, dus het is mij een raadsel of u al dergelijke tests echt nodig hebt. Als dit verkennend onderzoek is, overweeg dan misschien andere alternatieven dan NHST- en p-waarden.