Jeg kan se hvorfor du kanskje ikke bruker en kraftigere metode, for eksempel Hochberg-metoden, over Bonferroni-korreksjonen, da de kan ha ekstra antagelser, for eksempel som hypotesenes uavhengighet i dette tilfellet, men jeg forstår ikke hvorfor du noen gang vil bruke Bonferroni-korreksjonen over Holms sekvensielle avvisende modifikasjon, siden sistnevnte er kraftigere og ikke har flere antagelser enn Bonferroni. Har jeg savnet noe?

Svar

Ett stort skille: Bonferroni (eller Šidák) metoden lar deg beregne et konfidensintervall . Holm-metoden gjør ikke det.

Svar

Du er riktig med at Holm-Bonferroni-prosedyren er jevnt kraftigere.

Jeg kan bare se en fordel Bonferroni har over Holm-Bonferroni. Bonferroni-korreksjonen er enkel å utføre – bare del den sammenligningsvise feilraten med k # av hypotesetester som utføres.

Hvis du er i en tidsklemme og trenger å utføre mange hypotesetester, er Bonferroni-korreksjonen allerede kodet i mange SAS-prosedyrer.

Kommentarer

  • +1 Enkel beregning har absolutt spilt sin rolle i Bonferronis popularitet. Kanskje mer så historisk – for eksempel er det ' ofte sitert at behovet for å beregne brøkmakt begrenset bruken av den kraftigere Šid á k korreksjon. Da det ble beregningsmessig trivielt, hadde tradisjonen med å bruke Bonferroni allerede vært godt etablert.
  • @ M.Berk: Jeg ' er sikker på at det siteres, men en annen betraktning kan ha vært at Sidak ' s korreksjon antar at hver test er uavhengig.
  • Kanskje det er bedre å si i dette svaret: 1): Bonferroni er mye lettere å gjøre for hånd, og beregningsstatistikkpakker er bare noen få tiår gamle. 2): Bonferroni ble mer implementert i tidligere beregningsstatistiske pakker. Jeg tror disse faktorene sannsynligvis har betydning mer i disse dager enn tidsnød. Enhver anstendig statistikkpakke (som R) vil implementere både korreksjonsmetoder og mer i tillegg.

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert. Obligatoriske felt er merket med *