Метод Бонферрони предназначен для решения проблем множественных сравнений в статистических тестах. Он регулирует уровень значимости, чтобы контролировать частоту ошибок по всей семье, вероятность совершения хотя бы одной ошибки типа I во всех сравнениях. Калькулятор метода Бонферрони автоматизирует эту корректировку, предоставляя исследователям и статистикам простой инструмент, позволяющий гарантировать устойчивость их выводов к потенциальным статистическим ошибкам.
Формула калькулятора метода Бонферрони
Формула уровня значимости, скорректированного Бонферрони, имеет решающее значение для понимания того, как этот метод контролирует ошибку. Его дают:
Где:
- α — желаемый общий уровень значимости, обычно устанавливаемый на уровне 0.05.
- m — количество проводимых сравнений.
Этот расчет гарантирует, что коллективная вероятность совершения одной или нескольких ошибок типа I не превысит желаемый уровень значимости.
Практическая таблица общих уровней значимости
В помощь тем, кто не желает производить расчеты каждый время, вот полезная таблица:
| Количество сравнений (м) | 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 |
Эта таблица позволяет пользователям быстро найти скорректированный уровень значимости без необходимости каждый раз рассчитывать.
Пример калькулятора метода Бонферрони
Рассмотрим исследование, сравнивающее эффективность четырех различных методов лечения. Вот как можно использовать калькулятор метода Бонферрони:
- Установите α = 0.05 для общей значимости.
- Имея четыре лечения, мы делаем шесть сравнений (пар лечения).
- Используя формулу: Скорректированный уровень значимости = 0.05/6 ≈ 0.0083.
Этот пример демонстрирует полезность калькулятора в реальных исследованиях, гарантируя, что уровни значимости будут достаточно строгими.
Наиболее распространенные часто задаваемые вопросы
Это вероятность допустить одну или несколько ошибок типа I во всех сравнениях в наборе гипотез.
Обеспечить достоверность результатов, поскольку отсутствие контроля может привести к ложным выводам об эффективности или безопасности тестируемых элементов.
Да, он известен своим консерватизмом, потенциально снижающим статистические данные. мощностью. Это обеспечивает надежность за счет чрезмерной осторожности, которая может привести к тому, что истинные эффекты будут отклонены как статистические случайности.