Какое утверждение верно про коррекцию Bonferroni при multiple comparisons?
AОна контролирует
FDR, уменьшая ожидаемую долю ложных открытий.BОна контролирует
family-wise error, сравнивая каждую проверку с порогом alpha, делённым на число проверок.CОна работает только при независимых тестах, иначе становится некорректной.
DОна повышает
alpha для каждого теста, чтобы увеличить мощность.Правильный ответ.
Bonferroni защищает от multiple comparisons, делая критерий для каждой проверки более строгим и контролируя family-wise error.Разбор
Идея проста: если проверок несколько, то для каждой проверки ставят более строгий порог, чтобы общий риск ошибки был ограничен. Это делает метод надёжным, но часто консервативным. Поэтому при большом числе проверок Bonferroni может сильно снижать мощность.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Какое утверждение верно про коррекцию
Bonferroni при multiple comparisons?Ещё вопросы по теме «Множественное тестирование»
- Вы запускаете `A/B/n`-эксперимент: контроль и 3 варианта интерфейса. Что принципиально меняется по сравнению с `A/B` в части риска `false positives`, если проверять каждое сравнение на `alpha` 0.05 без коррекции?
- В `A/B/n` у вас контроль A и варианты B и C, и вы хотите выбрать любой вариант, который статистически лучше контроля по одной основной метрике. Какие проверки логично считать одной семьёй для коррекции `multiple comparisons`?
- Команда сравнивает 8 вариантов с контролем и для каждого теста использует `alpha` 0.05 без коррекции. Что происходит с вероятностью получить хотя бы один `false positives` среди всех сравнений?
- Что означает контроль `family-wise error` (суммарная ошибка первого рода) в задаче `multiple comparisons`?
- Чем процедура `Holm` чаще всего отличается от `Bonferroni`, если цель та же — контроль `family-wise error` (суммарная ошибка первого рода)?
- Все вопросы по «Множественное тестирование» →