본 페로 니 또는 터키? 비교 횟수는 언제 커 집니까?


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SPSS (3 판)를 사용하여 Field의 발견 통계 읽기 필자는 ANOVA의 사후 테스트에 대해 약간 충격을 받았습니다. 제 1 종 오류율을 제어하려는 사람들은 Bonferroni 또는 Tukey를 제안하고 (374 페이지)라고 말합니다.

Bonferroni는 비교 횟수가 적을수록 더 많은 힘을 발휘하는 반면 Tukey는 많은 수의 평균을 테스트 할 때 더 강력합니다.

작고 많은 수단 사이에 선을 어디에 그려야합니까?


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NIST / Sematech의 itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section4/prc473.htm 웹 페이지 하단에서 두 테스트를 미리 수행하고 두 간격 중 더 작은 간격을 취하는 것이 좋습니다. 나는 MANOVA에 관해 Johnson과 Wichern에서 비슷한 의견을 발견했다.
schenectady

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@schenectady 좋은 답변입니다! 답장에 붙여 넣지 않겠습니까? BTW, 귀하의 의견에 링크가 손상되었습니다. 올바른 것은 itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section4/prc473.htm 입니다.
whuber

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첫 번째 간단한 요점 : 전원은 유형 I이 아니라 유형 II 오류율과 직접 관련이 있습니다. 이제는 용서하지만 몇 가지 의견을 제시하겠습니다. 더 많은 결과가 시그 (sig)로 분류되도록 시스템을 조작하려고 시도하는 것이 "시스템 게임"으로 간주 될 수 있습니다. 또는 서명이 아닌가? 이러한 이진 판단은 실제 효과 크기에 대한 보고서보다 훨씬 유익하지 않으며 잠재적으로 훨씬 오도 될 수 있습니다. 사람들이 p- 값을 사용 하여 결과를 구조화하기보다는 장식 하는 것을보고 싶습니다 . 편집의 끝-논쟁!
rolando2

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"NIST / Sematech ( itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section4/prc473.htm) 의 다음 웹 페이지 하단에서 두 테스트를 미리 수행하고 두 간격 중 더 작은 간격을 취하는 것이 좋습니다. – MANsova를 수행하는 것에 대해 Johnson과 Wichern에서 비슷한 의견을 발견했습니다. – @schenectady 4 월 11 일 '11시 12 분 31 초 "이것은 데이터 마이닝으로 간주되며 수행해서는 안됩니다. 분석 전에 Tukey와 Bonferroni를 선택해야합니다.

Minitab의 온라인 설명서 비슷한 조언을 제공하기 위해 나타납니다 support.minitab.com/en-us/minitab/17/topic-library/...를
N 브라우어에게

답변:


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@schenectady의 의견에 언급 된 유용한 링크 외에도.

또한 Bonferroni 수정이 더 넓은 종류의 문제에 적용된다는 점을 덧붙입니다. 내가 아는 한 Tukey의 HSD는 가능한 모든 페어 단위 비교를 조사하려는 상황에만 적용되는 반면 Bonferroni 정정은 모든 가설 검정에 적용될 수 있습니다.

특히 Bonferroni 수정은 계획된 비교가 적고 가족 단위의 유형 I 오류율을 제어하려는 경우에 유용합니다. 이것은 또한 화합물 비교를 허용합니다. 예를 들어, 6 원 분산 분석이 있고 그룹 1, 2 및 3의 평균을 그룹 4와 비교하고 그룹 5를 6과 비교하려고합니다.

더 설명하기 위해, Bonferroni 보정을 적용하여 상관 행렬의 상관 관계의 중요성 또는 ANOVA의 주요 및 상호 작용 효과 세트를 평가할 수 있습니다. 그러나 이러한 수정은 일반적으로 제 1 종 오류율의 감소로 인해 허용 할 수없는 전력 감소가 발생하기 때문에 적용되지 않습니다.


다음과 같은 인용문이있는 경우 궁금합니다. "유형 I 오류율 감소로 인해 허용 할 수없는 전력 감소가 발생하기 때문에 이러한 수정은 일반적으로 적용되지 않습니다." 엄청 고마워!

사이트에 오신 것을 환영합니다. 이것은 답변이 아닌 의견으로 게시해야합니다.
Peter Flom-Monica Monica 복원

@ 제시카. 아니요 그 주장에 대한 인용이 없습니다. 그러나 시뮬레이션, 공식 또는 통계적 검정력에 영향을 미치는 요소 (예 : 알파를 포함하는 요소)에 대한 기본 지식을 통해 쉽게 표시 할 수 있습니다.
Jeromy Anglim
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