Próbuję uzyskać poprawną poprawkę Bonferroniego.
Załóżmy, że mam zbiór danych zawierający 100 wartości p, 20 istotne co najmniej na poziomie 10% (wartość p < 0,1) i 80 nieistotne (wartość p> = 0,1).
Przy zastosowaniu poprawki Bonferroniego z R, używając p.adjust(), jaka jest poprawna n wartość?
Czy mam podać n = 100 (wszystkie wartości p) czy n = 20 (tylko istotne wartości p)?
Dziękuję za pomoc
Odpowiedź
Nie „t niezależnie od tego, czy wartości p są istotne, czy nie. Twoje n to liczba testów (= wartości p), dla których chcesz poprawić wyniki. Jeśli interesują Cię wyniki wszystkich 100 testów, wtedy n = 100.
Komentarze
- więc użycie n = 100 powinno mieć zastosowanie również wtedy, gdy jestem zainteresowany poprawieniem tylko wartości p t hat są znaczące?
- Tak, nie należy poprawiać na podstawie wartości p. Przed ich uruchomieniem należy kontrolować współczynnik błędów typu 1 dla wielu testów. Najpierw określ, ile testów faktycznie chcesz przeprowadzić. Zostaniesz ukarany za przeprowadzenie niepotrzebnych testów.
- dzięki. Ale z moimi prawdziwymi danymi z 1000 testów otrzymuję tylko 2 istotne wartości p po korekcie Bonferroniego. Myślę, że to zbyt surowe.
- Istnieją inne poprawki, które mogą dać ci większą moc wykrywania znaczących efektów. Ważne punkty to: 1) dlaczego przeprowadzasz 100 (1000?) Testów? 2) Dlaczego uważasz, że Twoim celem jest znalezienie znaczenia? To nie powinno ' mieć miejsce, powinieneś dążyć do poprawnego wnioskowania i korekty – Bonferroni lub innego – pomoże ci kontrolować współczynnik błędów typu 1, co pomaga w tym kierunku.
- Nie ' nie znam Twojej dziedziny, projektu lub pytań badawczych, więc nie wiem, czy naprawdę potrzebujesz wszystkich takich testów. Jeśli są to badania eksploracyjne, być może rozważ inne alternatywy niż wartości NHST ip.