Látom, miért nem használhat hatékonyabb módszert, mint például a Hochberg-módszert a Bonferroni-korrekció felett, mivel lehetnek további feltételezéseik, például mint a hipotézisek függetlenségét ebben az esetben, de nem értem, miért használnád valaha a Bonferroni korrekciót Holm szekvenciálisan elutasító módosítása felett, mivel ez utóbbi erősebb és nincs több feltételezése, mint Bonferroni. Hiányzott valami?
Válasz
Egy nagy megkülönböztetés: A Bonferroni (vagy Šidák) módszer lehetővé teszi egy konfidencia intervallum kiszámítását . A Holm-módszer nem.
Válasz
Igazolja, hogy a Holm-Bonferroni eljárás egységesen erőteljesebb.
Csak egy előnyt látok Bonferroninak a Holm-Bonferronival szemben. A Bonferroni korrekció végrehajtása egyszerű – csak ossza el az összehasonlításonkénti hibaarányt az elvégzendő hipotézis tesztek k # számával.
Ha időzavarba kerül, és sok hipotézis tesztet kell végrehajtania, a Bonferroni korrekció már sok SAS eljárásban kódolva van.
Megjegyzések
- +1 A könnyű számítás minden bizonnyal szerepet játszott Bonferroni népszerűségében. Talán inkább történelmileg – például ' s gyakran idézte, hogy a töredékhatások kiszámításának szükségessége korlátozta az erősebb Šid á k korrekció. A számítási szempontból elenyészővé válás idejére a Bonferroni használatának hagyománya már jól bevált.
- @ M.Berk: Biztos vagyok benne, hogy idézik, de egy másik szempont lehet, hogy Sidak ' javítás feltételezi, hogy az egyes tesztek függetlenek.
- Talán jobb lenne ebben a válaszban azt mondani: 1): Bonferroni sokkal könnyebb kézzel elvégezni, és a számítási statisztikai csomagok csak néhány évtizedesek. 2): Bonferronit szélesebb körben alkalmazták a múlt számítási statisztikai csomagjaiban. Úgy gondolom, hogy ezek a tényezők valószínűleg többet számítanak manapság, mint az időzavar. Bármely tisztességes statisztikai csomag (például az R) mindkét korrekciós módszert megvalósítja, és ezen kívül még többet is