Бонферроні або Тукі? Коли кількість порівнянь стає великою?

Статистика виявлення поля читання за допомогою SPSS (3-е видання) мене трохи вразили пост-спеціальні тести в ANOVA. Тим, хто хоче контролювати рівень помилок типу I, він пропонує Бонферроні або Тукі і каже (стор. 374):

Bonferroni має більше потужності, коли кількість порівнянь невелика, тоді як Tukey є більш потужним при тестуванні великої кількості засобів.

Де слід провести лінію між невеликою та великою кількістю засобів?

— Парбері
джерело

У нижній частині наступної веб-сторінки від NIST / Sematech, itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section4/prc473.htm , рекомендується, щоб обидва тести були попередньо заздалегідь виконані, і взяти менший з двох інтервалів. Я знайшов подібні коментарі у Джонсона та Вічерн щодо занять MANOVA.

— schenectady

@schenectady Гарна відповідь! Чому ви не вставите його у відповідь? До речі, посилання зіпсовано у вашому коментарі; правильним є itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section4/prc473.htm .

— whuber

Перший короткий момент: живлення безпосередньо пов'язане зі ступенем помилок типу II, а не з типом I. Тепер пробачте, але я збираюся викласти деякі думки. Можливо, те, що ви робите, вважатиметься "ігровою системою", намагаючись сфальсифікувати її, щоб більше результатів було класифіковано як sig. чи несиг. Ці бінарні судження є настільки менш інформативними та, можливо, набагато більш оманливими, ніж повідомлення про фактичні розміри ефекту - у вашому випадку щодо групових відмінностей у засобах. Мені подобається, що люди використовують p -значення для отримання результатів, а не для їх структуризації. Кінець редакції - сперечайтесь геть!

— rolando2

"У нижній частині наступної веб-сторінки від NIST / Sematech, itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section4/prc473.htm , рекомендується, щоб обидва тести були попередньо заздалегідь виконані та менший з двох інтервалів. Я знайшов подібні коментарі у Джонсона та Вічерн щодо занять MANOVA. - @schenectady 11 квітня '11 о 12:31 "Це вважається вилученням даних, і цього не слід робити. Вибір тукі проти Бонферроні слід робити перед аналізом.

Здається, що онлайн-документація Minitab пропонує подібну пораду support.minitab.com/en-us/minitab/17/topic-library/…

— N Brouwer

Окрім корисного посилання, згаданого у коментарях @schenectady.

Я також додам, що корекція Бонферроні стосується більш широкого класу проблем. Наскільки мені відомо, HSD Tukey застосовується лише у ситуаціях, коли ви хочете вивчити всі можливі попарні порівняння, тоді як корекція Бонферроні може бути застосована до будь-якого набору тестів гіпотез.

Зокрема, корекція Bonferroni корисна, якщо у вас є невеликий набір запланованих порівнянь, і ви хочете контролювати рівень помилок типу І-сімейного типу. Це також дозволяє складені порівняння. Наприклад, у вас 6-ти напрямна ANOVA і ви хочете порівняти середнє для груп 1, 2 і 3 з групою 4, і ви хочете порівняти групу 5 з 6.

Для подальшої ілюстрації ви можете застосувати корекцію Бонферроні для оцінки значущості кореляцій у кореляційній матриці або набору основних ефектів та ефектів взаємодії в ANOVA. Однак, як правило, така корекція не застосовується, імовірно, з тієї причини, що зниження швидкості помилок типу I призводить до неприйнятного зниження потужності.

— Джеромі Англім
джерело

просто цікаво, якщо у вас є цитати: "Однак таке виправлення, як правило, не застосовується, мабуть, з тієї причини, що зниження рівня помилок типу I призводить до неприйнятного зниження потужності". Дякую тонну!

Ласкаво просимо на сайт. Це слід розміщувати як коментар, а не відповідь.

— Пітер Флом - Відновити Моніку

@Jessica. Ні, я не маю цитування на цю претензію. Але це досить легко показати через моделювання, формули чи навіть просто базові знання факторів, що впливають на статистичну потужність (тобто такі фактори включають альфа).

— Джеромі Англім