Какое утверждение верно про коррекцию Bonferroni при множественных сравнениях?

AОна контролирует долю ложных открытий (FDR), а не вероятность хотя бы одной ошибки I рода в семье проверок
BОна работает только при независимых тестах, а при коррелированных проверках полностью теряет валидность и приводит к ошибкам
CОна контролирует семейную ошибку: каждый p-value сравнивают с alpha, делённой на число проверок в семье
DОна повышает порог alpha для каждого теста, чтобы увеличить мощность и сократить требуемый размер выборки
Правильный ответ. Коррекция Bonferroni контролирует семейную ошибку: каждый p-value сравнивают с alpha, делённой на число проверок.

Разбор

Идея проста: если проверок несколько, то для каждой проверки ставят более строгий порог, чтобы общий риск ошибки I рода был ограничен. Это делает метод надёжным, но часто консервативным. Поэтому при большом числе проверок Bonferroni сильно снижает мощность, и иногда выгоднее использовать пошаговые процедуры (например, Holm) или контроль FDR.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы настроили контроль FDR (доля ложных открытий) на уровне 0.1 и после процедуры Бенджамини–Хохберга получили 20 значимых сравнений. Как корректнее интерпретировать это число?
Тренировать A/B в Telegram

Ещё вопросы по теме «Множественное тестирование»