Posso ver por que você não pode usar um método mais poderoso, como o método de Hochberg, em vez da correção de Bonferroni, pois eles podem ter suposições extras, como como a independência das hipóteses neste caso, mas eu não entendo por que você usaria a correção de Bonferroni sobre a modificação sequencialmente rejeitada de Holm, já que a última é mais poderosa e não tem mais suposições do que Bonferroni. Perdi alguma coisa?
Resposta
Uma grande diferença: o método Bonferroni (ou Šidák) permite calcular um intervalo de confiança . O método Holm não.
Resposta
Você está correto ao afirmar que o procedimento Holm-Bonferroni é uniformemente mais poderoso.
Vejo apenas uma vantagem de Bonferroni sobre Holm-Bonferroni. A correção de Bonferroni é simples de realizar – basta dividir a taxa de erro comparativa por k # de testes de hipótese sendo realizados.
Se você está com muito tempo e precisa realizar muitos testes de hipóteses, a correção de Bonferroni já está codificada em muitos procedimentos SAS.
Comentários
- +1 A facilidade de cálculo certamente desempenhou seu papel na popularidade de Bonferroni. Talvez mais historicamente – por exemplo, ' é comumente citado que a necessidade de calcular potências fracionárias limitava o uso do Šid mais poderoso á correção de k. Na época que se tornou computacionalmente trivial, a tradição de usar Bonferroni já estava bem estabelecida.
- @ M.Berk: Eu ' tenho certeza de que é citado, mas outra consideração pode ter sido que a correção de Sidak ' s assume que cada teste é independente.
- Talvez seja melhor dizer nesta resposta: 1): Bonferroni é muito mais fácil de fazer manualmente e os pacotes de estatísticas computacionais têm apenas algumas décadas. 2): Bonferroni foi mais amplamente implementado em pacotes de estatísticas computacionais do passado. Acho que esses fatores provavelmente importam mais hoje em dia do que a falta de tempo. Qualquer pacote de estatísticas decente (como R) implementará ambos os métodos de correção e muito mais.