Estoy tratando de obtener la corrección de Bonferroni correcta.
Supongamos que tengo un conjunto de datos con 100 valores p, 20 significativo al mínimo el nivel del 10% (valor p < 0.1) y 80 no significativo (valor p> = 0.1).
Al aplicar la corrección de Bonferroni con R, usando p.adjust() ¿cuál es el n valor correcto?
¿Debo poner n = 100 (todos los valores p) o n = 20 (solo valores p significativos)?
Gracias por la ayuda
Responder
No «t importa si sus valores p son significativos o no. Su n es el número de pruebas (= valores p) que desea corregir. Si está interesado en los resultados de las 100 pruebas, entonces n = 100.
Comentarios
- por lo que el uso de n = 100 debería aplicarse también si estoy interesado en corregir solo los valores p t ¿Cuáles son significativos?
- Sí, no debe corregir basándose en valores p. Debe controlar su tasa de error tipo 1 para múltiples pruebas, antes de ejecutar las pruebas. Primero, determine cuántas pruebas desea ejecutar realmente. Se le penaliza por ejecutar pruebas innecesarias.
- gracias. Pero con mis datos reales de 1,000 pruebas, solo obtengo 2 valores p significativos después de la corrección de Bonferroni. Creo que eso es demasiado estricto.
- Hay otras correcciones que podrían darle más poder para detectar efectos significativos. Los puntos importantes son: 1) ¿Por qué está ejecutando 100 (1,000?) Pruebas? 2) ¿Por qué suena que su objetivo es encontrar significado? Esto no debería ser ' t ser el caso, debe apuntar a hacer inferencias correctas y la corrección – Bonferroni u otra – le ayuda a controlar su tasa de error tipo 1, lo que ayuda en esa dirección.
- No ' no conozco sus preguntas de campo, diseño o investigación, por lo que no puedo entender si realmente necesita todas estas pruebas. Si se trata de una investigación exploratoria, quizás considere otras alternativas además de NHST y valores p.