実験的アルファとは何ですか?
質問者:Branimir Iannuzzelli |最終更新日:2020年5月25日
カテゴリ:医療健康糖尿病
実験的なアルファレベル。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、望ましい実験レベルよりも大きなエラーを生成しないことを保証できます。
続いて、Experimentwise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。
第二に、比較に関するエラー率とは何ですか?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。
これに関して、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。
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。
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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)。
ファミリーワイズエラー率について常に正しいことは何ですか?
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。
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。
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。