«multiple-comparisons» 태그된 질문

하나 이상의 가설 검정을 수행 할 때 의도 한 검정력과 크기를 달성해야하는 상황을 알립니다.

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새벽 이래로 모든 실험에 다중 가설 수정이 적용되지 않는 이유는 무엇입니까?
허위 발견 률을 제어하기 위해 단일 데이터 세트를 기반으로 실험에 다중 가설 검정에 대한 Benjamini Hochberg와 유사한 수정을 적용해야합니다. 그렇지 않으면 긍정적 인 결과를 제공하는 모든 실험이 허위 일 수 있습니다. 그러나 데이터의 출처에 관계없이 처음부터 모든 실험에 동일한 원칙을 적용하지 않는 이유는 무엇입니까? 결국, "유의 한"것으로 여겨지는 발표 된 …
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테스트가 서로 관련되어있는 여러 테스트 (유전학)에 대한 p 값 수정
많은 테스트에서 p 값이 있으며 여러 테스트를 수정 한 후 실제로 중요한 것이 있는지 알고 싶습니다. 합병증 : 내 테스트는 독립적이지 않습니다. 내가 생각하고있는 방법 (Fisher 's Product Method의 변형, Zaykin et al., Genet Epidemiol , 2002)은 p 값 사이의 상관 관계가 필요합니다. 이 상관 관계를 추정하기 위해 현재 부트 …
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Bonferroni 조정에 어떤 문제가 있습니까?
다음 문서를 읽었습니다. Perneger (1998) Bonferroni 조정에 문제가 있습니다. 저자는 Bonferroni 조정이 생의학 연구에서 기껏해야 응용이 제한적이며 특정 가설에 대한 증거를 평가할 때 사용해서는 안된다고 요약했습니다. 요약 포인트 : 연구 데이터 (Bonferroni 방법)에서 수행 된 테스트 수에 대한 통계적 유의성을 조정하면 해결하는 것보다 더 많은 문제가 발생합니다. Bonferroni 방법은 일반적인 …
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Tukey HSD와 동등한 비모수 적 요소가 있습니까?
나는 JMP를 사용하여 대조군으로 세 번의 치료 전후에 성장 형태 그룹 (나무, 관목, forb 등)의 식생 덮개의 차이점을 조사하고 있습니다. 표본 크기가 작고 (n = 5) 대부분의 분포는 정규 분포가 아닙니다. 정규 분포의 경우 ANOVA를 사용하여 처리 결과 간의 차이 (백분율 변화)를 분석 한 다음 Tukey HSD를 사용하여 결과 쌍 …
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베이지안 방법에 여러 테스트 수정이 필요하지 않은 이유는 무엇입니까?
Andrew Gelman은 Bayesian AB 테스트에 다중 가설 수정이 필요하지 않은 이유에 대한 광범위한 기사를 작성했습니다. 왜 우리는 (일반적으로) 다중 비교에 대해 걱정할 필요가 없는가 , 2012. 잘 모르겠습니다 : 왜 베이지안 방법이 여러 번의 테스트 수정이 필요하지 않습니까? A ~ Distribution1 + Common Distribution B ~ Distribution2 + Common Distribution …
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에는 Stouffer의 Z 점수 방법 : 우리는 합계 경우 어떻게 대신 ?
동일한 귀무 가설로 독립적 인 통계 테스트를 수행 하고 결과를 하나의 p 값 으로 결합하고 싶습니다 . Fisher의 방법과 Stouffer의 방법 이라는 두 가지 "허용되는"방법이있는 것 같습니다 .PNNNppp 내 질문은 Stouffer의 방법에 관한 것입니다. 각각의 개별 테스트마다 z-score ziziz_i . 귀무 가설 하에서 이들 각각은 표준 정규 분포로 분포되므로, 합 …
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Fisher의 LSD는 말 그대로 나쁜가요?
두 그룹에서 실험을 수행 할 때 (대개 표본 크기 (일반적으로 처리 그룹당 표본 크기는 약 7 ~ 8)) t- 검정을 사용하여 차이를 테스트합니다. 그러나 분산 분석을 수행 할 때 (분명히 두 개 이상의 그룹에 대해) Bonferroni (LSD / # 쌍별 비교) 또는 Tukey의 라인을 따라 무언가를 사후에 사용하고 학생으로서 경고를 …
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Bonferroni 조정 사용 방법 및시기
Bonferroni 조정 사용시기에 관한 두 가지 질문이 있습니다. 여러 번의 모든 테스트에서 Bonferroni 조정을 사용하는 것이 적절합니까? 데이터 세트에 대한 테스트를 수행하는 경우 해당 데이터 세트를 더 세밀한 수준으로 분할하고 (예 : 성별로 데이터를 분할) 동일한 테스트를 수행하는 경우 인식되는 개별 테스트 수에 어떤 영향을 줄 수 있습니까? 즉, 남성과 …
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PCA 공간에 새로운 벡터를 투영하는 방법?
주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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여러 비교가 "계획된"경우에도 여러 비교를 수정해야합니까?
> 15 개 이상의 2x2 Chi Square 테스트를 수행 한 논문을 검토하고 있습니다. 여러 비교를 수정해야한다고 제안했지만 모든 비교가 계획되었다고 대답했기 때문에 이것이 필요하지 않습니다. 나는 이것이 정확하지 않아야한다고 생각하지만 이것이 사실인지 명시 적으로 명시하는 어떤 자원도 찾을 수 없다고 생각합니다. 누구든지 이것을 도울 수 있습니까? 최신 정보: 매우 유용한 …
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언제 데이터 기반 기준을 사용하여 회귀 모델을 지정할 수 있습니까?
많은 회귀 모델 사양 (예 : OLS)이 데이터 집합의 가능성으로 간주 될 때 여러 비교 문제가 발생하고 p- 값과 신뢰 구간이 더 이상 신뢰할 수 없다고 들었습니다. 이에 대한 한 가지 극단적 인 예는 단계적 회귀입니다. 데이터 자체를 사용하여 모델을 지정하는 데 도움이되는시기는 언제이며 이것이 올바른 방법이 아닌 경우는 언제입니까? …
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과목 내 시험 후 사후 검사?
과목 내 시험 후 사후 수행을 위해 선호되는 방법은 무엇입니까? 나는 Tukey의 HSD가 사용되는 출판 된 작품을 보았지만 Keppel과 Maxwell & Delaney의 검토에 따르면 이러한 디자인에서 구형의 위반 가능성이 오류 용어를 부정확하게 만들고이 접근 방식에 문제가 있다고 제안합니다. Maxwell & Delaney는 그들의 책에서 문제에 대한 접근 방식을 제공하지만 통계 패키지에서 …
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잘못된 발견 비율 및 다중 테스트와의 혼동 (Colquhoun 2014)
나는 David Colquhoun이 쓴이 위대한 논문을 읽었습니다 : 잘못된 발견 률과 p- 값의 잘못된 해석에 대한 조사 (2014). 본질적으로 그는 α = 0.05로 유형 I 오류를 제어하더라도 FDR (False Discovery Rate)이 까지 높은 이유를 설명합니다 .30%30%30\%α=0.05α=0.05\alpha=0.05 그러나 여러 테스트의 경우 FDR 제어를 적용하면 어떻게되는지 여전히 혼란 스럽습니다. 여러 변수 각각에 …
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비교 횟수가 증가함에 따라 Benjamini-Hochberg 보정이 더 보수적입니까?
전체 비교 횟수와 비교하여 Benjamini-Hochberg의 다중 테스트 보정은 얼마나 보수적인가요? 예를 들어 두 그룹에 대해 18,000 개의 기능 목록이 있고 Wilcoxon 테스트를 수행하여 p- 값을 얻는 경우. 나는 Benjamini-Hochberg를 사용하여 p- 값을 조정하고 아무것도 옆에 나오지 않습니다. Bonferroni 보정은 비교 횟수가 증가함에 따라 상당히 보수적 일 수 있다는 것을 알고 …
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PTLOS 운동 4.1을 해결 한 사람이 있습니까?
이것은 확률 이론 : Edwin Jaynes 의 과학의 논리 , 2003 년에 주어진 연습 입니다. 여기에 부분적인 해결책이 있습니다 . 더 일반적인 부분 솔루션을 개발했으며 다른 사람이 해결했는지 궁금합니다. 내 답변을 게시하기 전에 잠시 기다렸다가 다른 사람들에게 도움을 줄 것입니다. 자, 우리가 표시된 상호 배타적이고 철저한 가설 이 있다고 가정하십시오 …
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