Estou tentando fazer a correção de Bonferroni certa.
Suponhamos que eu tenha um conjunto de dados com 100 valores-p, 20 significativo no mínimo o nível de 10% (valor-p < 0,1) e 80 não significativo (valor-p> = 0,1).
Ao aplicar a correção de Bonferroni com R, usando p.adjust() qual é o n valor correto?
Devo colocar n = 100 (todos os valores p) ou n = 20 (apenas valores p significativos)?
Obrigado por qualquer ajuda
Resposta
Não faz importa se seus valores de p são significativos ou não. Seu n é o número de testes (= valores de p) que você deseja corrigir. Se você estiver interessado nos resultados de todos os 100 testes, então n = 100.
Comentários
- portanto, usar n = 100 também deve ser aplicado se eu estiver interessado em corrigir apenas os valores p t que são significativos?
- Sim, você não deve corrigir com base em valores de p. Você deve controlar sua taxa de erro Tipo 1 para vários testes, antes de executar os testes. Primeiro determine quantos testes você realmente deseja executar. Você é penalizado por fazer testes desnecessários.
- obrigado. Mas com meus dados reais de 1.000 testes, obtenho apenas 2 valores p significativos após a correção de Bonferroni. Isso é muito rígido, eu acho.
- Existem outras correções que podem dar a você mais poder para detectar efeitos significativos. Os pontos importantes são: 1) por que você está executando 100 (1.000?) Testes? 2) por que você parece que seu objetivo é encontrar significado? Este não deve ' ser o caso, você deve tentar fazer inferências e correções corretas – Bonferroni ou outro – ajuda a controlar sua taxa de erro Tipo 1, o que ajuda nessa direção.
- Eu não ' não conheço seu campo, projeto ou questões de pesquisa, então não consigo saber se você realmente precisa de todos esses testes. Se esta for uma pesquisa exploratória, talvez considere outras alternativas além de NHST e valores de p.