Аналитик пробует 5 вариантов определения конверсии (разные окна) и выбирает тот, где p-value минимален. Как правильнее всего описать проблему?
AПроблемы нет: выбор определения по минимальному
p-value делает оценку точнее, потому что мы как бы сглаживаем шум за счёт перебора разных окон конверсииBЭто форма множественных проверок и
p-hacking: нужно фиксировать определение заранее или явно учитывать число попыток при интерпретации результатаCЭто допустимо: при переборе пяти определений метрика автоматически контролирует
FDR на уровне 0.05, и поправка на множественность уже не нужнаDЭто допустимо только при условии, что после выбора окна вы примените поправку
Bonferroni к одному окончательному значению p-valueПравильный ответ. Выбор определения после просмотра результатов фактически увеличивает число проверок и создаёт
p-hacking.Разбор
Если вы попробовали несколько определений метрики и выбрали то, где результат лучше, вы повышаете шанс случайной находки. Даже если формально вы показываете один p-value, за ним стоит несколько попыток. Типичная защита — заранее зафиксировать определение, либо явно маркировать анализ как исследовательский и подтверждать на новом запуске. Контроль FDR сам по себе не возникает, а поправка Bonferroni к одному уже выбранному окну не лечит проблему отбора по результату.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Что означает контролировать FDR (доля ложных открытий среди отвергнутых гипотез) на уровне 0.1 в наборе гипотез?
Ещё вопросы по теме «Множественные сравнения»
- Вы сделали множественные сравнения (`multiple comparisons`): 20 независимых проверок при `alpha = 0.05` и нашли одну метрику с `p-value = 0.04`. Что корректнее всего сказать про этот результат?
- Какая пара определений наиболее корректно описывает `FWER` и `FDR` при множественных проверках гипотез?
- Вы делаете 10 проверок и хотите контролировать FWER (вероятность хотя бы одной ошибки I рода) на уровне `alpha=0.05`. Какой порог для каждого теста задаёт поправка `Bonferroni`?
- Вы хотите контролировать `FWER`, но коррекция `Bonferroni` кажется слишком консервативной. Какое утверждение про процедуру `Holm` наиболее верное?
- Вы применяете процедуру `Benjamini–Hochberg` для контроля `FDR` на уровне 0.05 к 5 проверкам с отсортированными `p-value`: 0.004, 0.012, 0.018, 0.07, 0.2. Сколько гипотез будет отклонено?
- Все вопросы по «Множественные сравнения» →