比較に関するエラー率とは何ですか？
質問者：Aixiong Terceros |最終更新日：2020年6月10日
カテゴリ：医療健康医療検査
比較ごとのエラー率は、各比較を評価するために実験者が設定したタイプIのエラーの確率です。実験ごとのエラー率は、一連の比較全体を実行するときに、少なくとも1つのタイプIエラーが発生する確率です。
その上、実験ごとのエラー率はどれくらいですか？実験-賢明なエラー率。多重比較を含むテストでは、調査研究全体で少なくとも1つのタイプIの過誤が発生する確率。実験ごとのエラー率は、特定のテストまたは比較を実行するときにタイプIのエラーが発生する確率であるテストごとのエラー率とは異なります。
上記のほかに、ファミリーワイズエラー率には常に何が当てはまりますか？ファミリーワイズエラー率（FWEまたはFWER）は、一連の仮説検定で少なくとも1つの誤った結論に達する確率です。言い換えれば、それは少なくとも1つのタイプIエラーを発生させる確率です。
同様に、比較ごとのエラー率はどういう意味ですか？
統計では、あたり-比較誤り率（PCER）は、任意の複数の仮説検定補正の非存在下におけるタイプIエラーの確率があります。これは、偽発見率およびファミリーワイズエラー率と比較したリベラルなエラー率であり、常にこれらの率以下です。
実験的とは何ですか？
実験的なエラー率。一連の有意性検定が実行される場合、実験的エラー率（EER）は、1つ以上の有意性検定がタイプIのエラーを引き起こす確率です。
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統計のタイプ1エラーとは何ですか？
統計的仮説検定では、タイプIのエラーは真の帰無仮説の棄却（「偽陽性」の発見または結論としても知られています）であり、タイプIIの過誤は偽の帰無仮説の非棄却（別名「偽陰性」の発見または結論）。
Fwerをどのように計算しますか？
科学文献で使用されている典型的なFWERアプローチは、ボンフェローニ補正（多くのFWER手法の1つ）です。ボンフェローニは非常に単純です。元の許容しきい値（P≤0.05）を分析しているテストの数で割るだけです。次に、その新しいしきい値を下回る結果のみを受け入れます。
実験的なアルファとは何ですか？
実験-賢明なアルファレベル。一連の多重比較と統計的検定のために研究者によって確立された有意水準（つまり、タイプIの過誤を犯す許容可能なリスク）。 01）、テストのセット全体が、目的の実験よりも大きなエラーを生成しないことを保証できます-賢明なレベル。
ボンフェローニ補正をどのように行いますか？
修正を実行するには、元のアルファレベル（0.05に設定されているように）を実行中のテストの数で割るだけです。方程式からの出力は、ボンフェローニ補正されたp値です。これは、単一のテストが有意であると分類されるために到達する必要がある新しいしきい値になります。
偽発見率をどのように解釈しますか？
誤検出率は、総陽性テスト結果の数に対する偽陽性結果の数の比率です。テストを受けた10,000人のうち、450の真陽性結果（右上のボックス）と190の偽陽性結果（右下のボックス）があり、合計640の陽性結果があります。
多重検定が問題になるのはなぜですか？
統計では、多重比較、多重度、または多重検定の問題は、統計的推論のセットを同時に検討するか、観測値に基づいて選択されたパラメーターのサブセットを推論するときに発生します。特定の分野では、どこでも効果として知られています。
統計エラー率とは何ですか？
エントリ。研究では、エラー率は、測定や推論統計分析など、さまざまなコンテキストでさまざまな意味を持ちます。複数の試行を伴うタスクを使用して研究参加者のパフォーマンスを測定する場合、エラー率は誤った応答の割合です。
家族の賢明な意味は何ですか？
家族ごとに。副詞。 （比較できません）（統計）関連する推論のファミリーの観点から。
テューキー事後検定とは何ですか？
スチューデント範囲分布に基づいて、ホック検定-また、Tukeyの正直な有意差検定と呼ばチューキー試験（またはテューキー手順）は、ポストです。 ANOVA検定では、結果が全体的に有意であるかどうかはわかりますが、それらの違いがどこにあるかは正確にはわかりません。