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?
A0.05 как исходный порог: число проверок игнорируется и каждый тест сравнивается с тем же
alpha напрямую без коррекцииB0.01 как результат деления
alpha на 5 проверок вместо реального количества тестов в семействе, равного десятиC0.005 как результат деления
alpha = 0.05 на 10 проверок в семействе для контроля общей вероятности ошибки I родаD0.5 как результат умножения
alpha на 10 вместо деления, что делает порог более мягким и завышает число находокПравильный ответ. Поправка
Bonferroni делит исходный alpha на число проверок и для 10 тестов даёт порог 0.005.Разбор
Логика поправки Bonferroni — сделать каждый отдельный тест более строгим, чтобы вероятность хотя бы одной ложной находки в семействе тестов оставалась ограниченной. При 10 проверках порог становится 0.05/10 = 0.005. Типичная ошибка — продолжать сравнивать каждую проверку с исходным alpha=0.05 и считать, что FWER всё ещё равен 0.05, или ошибочно делить на 5 либо умножать на 10.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
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?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 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?
- У вас два сценария: (1) критичное решение по безопасности, (2) поиск идей среди 50 метрик для следующего спринта. Какое сочетание контроля ошибок чаще всего разумно?
- Все вопросы по «Множественные сравнения» →