나는 다중 비교 문제에서 새로 온 사람입니다. Holm-Bonferroni 방법의 신뢰 구간을 계산하는 방법이 궁금합니다.
Bonferroni 방법의 경우 신뢰 수준을 에서 변경할 수 있음을 알고 있습니다 .1 − α
이 방법은 Holm-Bonferroni에도 적용됩니까?
HB 방법은 conf를 수정하는 절차를 제공하지 않는 것 같습니다. 간격. 그러나 p- 값 수정에 하나의 방법을 사용하고 간격 수정에 다른 방법을 사용할 수 있습니까?
답변:
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첫 번째 명명법. 홀름 방법은 또한라고 홀름 스텝 다운 방법, 또는 홀름 - 라이언 방법. 그것들은 모두 같습니다. 어떤 이름을 사용하든 두 가지 대체 계산이 있습니다. 원래 Holm 방법은 Bonferroni를 기반으로합니다. 약간 더 강력한 대안은 Sidak을 기반으로하기 때문에 Holm-Sidak 방법이라고합니다.
Holm 방법은 다양한 상황에서 여러 비교에 사용할 수 있습니다. 입력은 P 값의 스택입니다. 한 번의 사용은 ANOVA를 따르며 여러 수정을 수정하는 동안 평균 쌍을 비교합니다. 이것이 완료되면, 통계적 유의성 및 다중성 조정 된 P 값에 대한 결론뿐만 아니라 신뢰 구간 (여러 비교에 대해 정정 된, 따라서 동시 신뢰 구간이라고도 함)을보고하는 것은 매우 드 rare니다.
그러한 신뢰 구간을 계산하는 방법을 설명하는 두 가지 논문을 찾았지만 서로 다릅니다.
Serlin, R. (1993). 신뢰 구간과 과학적 방법 : 범위에서의 Holm 사례. 실험 교육 저널, 61 (4), 350–360.
신뢰 구간을 사용하는 Ludbrook, J.MULTIPLE 추론. 임상 및 실험 약리 및 생리학 (2000) 27, 212–215
가장 작은 P 값을 사용한 비교의 경우 두 방법은 동일하지만 하나는 비교 횟수로 C 를 사용하고 다른 하나는 m을 사용합니다 . 그러나 P 값이 더 큰 비교의 경우 두 방법이 다릅니다. 가장 큰 P 값과 비교하기 위해 Ludbrook는 다중 비교에 대한 보정없이 정상적으로 95 % CI를 계산합니다. Serlin은 조정 된 P 값이 0.05보다 큰 모든 비교에 동일한 조정을 사용하므로 (95 % 간격을 원한다고 가정) 큰 P 값을 가진 비교의 간격은 Ludbrook 방법이 생성하는 것보다 넓습니다.
두 방법 모두 Bonferroni 방식을 사용하지만 Sidak 방식으로 쉽게 조정할 수 있습니다.
어떤 방법이 올바른지 더 나은 생각이 있습니까?