Вы запустили A/B/C-тест: control и два варианта. Вы делаете два сравнения (вариант 1 vs control, вариант 2 vs control) и хотите ограничить риск ложной победы. Что корректнее всего сделать?
AПроверять оба сравнения на
alpha=0.05 без корректировки, потому что вариантов всего дваBСчитать значимым только то сравнение, где
p-value меньше, а второе игнорироватьCПовысить
alpha, чтобы быстрее найти победителя среди вариантовDРассматривать это как
multiple comparisons и применить поправку к двум p-value, например Holm или Bonferroni, либо заранее выбрать приоритетный вариантПравильный ответ. Два сравнения против
control — это множественные проверки, и без поправки растёт шанс ложной победы.Разбор
Если вы объявляете победу, когда значим хотя бы один из двух вариантов, общий риск ошибки растёт по сравнению с одним тестом. Поправка (Holm или Bonferroni) делает пороги строже и помогает контролировать FWER для этого семейства сравнений. Альтернатива — заранее выбрать приоритетный вариант и тестировать только его, а второй оставить исследовательским. Типичная ошибка — игнорировать факт, что само наличие двух попыток уже увеличивает шанс случайной 'победы'.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы делаете 10 проверок и хотите контролировать
FWER на уровне alpha=0.05. Какой порог для каждого теста задаёт поправка Bonferroni?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?
- Вы делаете 10 проверок и хотите контролировать `FWER` на уровне `alpha=0.05`. Какой порог для каждого теста задаёт поправка `Bonferroni`?
- Вы хотите контролировать `FWER`, но `Bonferroni` кажется слишком консервативным. Какое утверждение про `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» →