Bonferroni メソッドは、統計検定における多重比較の課題に対処するように設計されています。有意水準を調整して、ファミリーワイズエラー率、つまりすべての比較において少なくとも 1 つのタイプ I エラーが発生する確率を制御します。ボンフェローニ法計算ツールはこの調整を自動化し、研究者や統計学者が潜在的な統計的エラーに対して結果が確実に得られるようにするための簡単なツールを提供します。
ボンフェローニ法の計算式計算機
ボンフェローニ調整された有意水準の公式は、この方法が誤差をどのように制御するかを理解するために重要です。それは次のように与えられます。
どこ：
- α は、望ましい全体的な有意水準であり、通常は 0.05 に設定されます。
- m は行われる比較の数です。
この計算により、1 つ以上のタイプ I エラーが発生する集合確率が望ましい有意水準を超えないことが保証されます。
一般的な有意水準の実践表
それぞれの計算を実行したくない人を支援するため 時間、ここに役立つ表があります。
| 比較数 (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 |
この表を使用すると、ユーザーは毎回計算することなく、調整された有意水準をすばやく参照できます。
ボンフェローニ法計算機の例
4 つの異なる治療法の有効性を比較した研究について考えてみましょう。 Bonferroni メソッド計算機の使用方法は次のとおりです。
- 全体的な有意性を得るには、α = 0.05 を設定します。
- 4 つの治療法を使用して、6 つの比較 (治療ペア) を行います。
- 式を使用すると、調整された有意水準 = 0.05 / 6 ≈ 0.0083。
この例では、有意水準が適切に厳格であることを保証する、現実世界の研究における計算機の有用性を示しています。
最も一般的な FAQ
家族ごとのエラー率はどれくらいですか?
これは、一連の仮説におけるすべての比較において 1 つ以上のタイプ I エラーが発生する確率です。
複数のテストにおいてタイプ I エラー率の制御が重要なのはなぜですか?
管理を怠ると、テストされた要素の有効性または安全性について誤った結論が得られる可能性があるため、結果の信頼性を確保するため。
ボンフェローニ法は保守的すぎる可能性がありますか?
はい、保守主義で知られており、統計を削減する可能性があります。 電力。過度に慎重になるという犠牲を払って信頼性を確保するため、実際の影響を統計上の偶然として無視してしまう可能性があります。