El método Bonferroni está diseñado para abordar los desafíos de las comparaciones múltiples en pruebas estadísticas. Ajusta el nivel de significancia para controlar la tasa de error familiar, la probabilidad de cometer al menos un error de Tipo I en todas las comparaciones. La calculadora del método Bonferroni automatiza este ajuste, proporcionando una herramienta sencilla para que investigadores y estadísticos garanticen que sus hallazgos sean sólidos frente a posibles errores estadísticos.
Calculadora de fórmula del método Bonferroni
La fórmula para el nivel de significancia ajustado por Bonferroni es crucial para comprender cómo este método controla el error. Está dado por:
Lugar:
- α es el nivel de significancia general deseado, normalmente establecido en 0.05.
- m es el número de comparaciones que se realizan.
Este cálculo garantiza que la probabilidad colectiva de cometer uno o más errores de Tipo I no supere el nivel de significancia deseado.
Tabla práctica para niveles de significancia comunes
Para ayudar a aquellos que no deseen realizar cálculos cada time, aquí hay una tabla útil:
| Número de comparaciones (m) | α = 0.05 | α = 0.01 | α = 0.001 |
|---|---|---|---|
| 2 | 0.025 | 0.005 | 0.0005 |
| 5 | 0.01 | 0.002 | 0.0002 |
| 10 | 0.005 | 0.001 | 0.0001 |
Esta tabla permite a los usuarios hacer referencia rápidamente al nivel de significancia ajustado sin necesidad de calcularlo cada vez.
Ejemplo de calculadora del método Bonferroni
Considere un estudio que compara la efectividad de cuatro tratamientos diferentes. A continuación se explica cómo utilizar la calculadora del método Bonferroni:
- Establezca α = 0.05 para la significación general.
- Con cuatro tratamientos, hacemos seis comparaciones (pares de tratamientos).
- Usando la fórmula: Nivel de significancia ajustado = 0.05 / 6 ≈ 0.0083.
Este ejemplo demuestra la utilidad de la calculadora en la investigación del mundo real, asegurando que los niveles de significancia sean adecuadamente estrictos.
Preguntas frecuentes más comunes
Es la probabilidad de cometer uno o más errores de tipo I en todas las comparaciones de un conjunto de hipótesis.
Garantizar la fiabilidad de los resultados, ya que no controlarlos puede llevar a conclusiones falsas sobre la eficacia o seguridad de los elementos probados.
Sí, es conocido por su conservadurismo, que potencialmente reduce la estadística. industria . Garantiza la confiabilidad a expensas de ser demasiado cauteloso, lo que podría llevar a descartar los efectos reales como casualidades estadísticas.