WnioskowanieStatystyczne/Bonferroni: Różnice pomiędzy wersjami
(Utworzono nową stronę "==Wielokrotne porównania== <math>N</math> obserwacji podzielonych na 7 grup. Testujemy hipotezę, że średnie tych grup są równe -- czyli niejako przyporządkowanie...") |
|||
| Linia 9: | Linia 9: | ||
por. http://en.wikipedia.org/wiki/Data_dredging zwane też <math>p</math>-hacking. | por. http://en.wikipedia.org/wiki/Data_dredging zwane też <math>p</math>-hacking. | ||
| + | |||
| + | |||
| + | JCGM 100:2008 | ||
| + | |||
| + | GUM 1995 with minor corrections | ||
| + | |||
| + | Evaluation of measurement data — Guide to the expression of uncertainty in measurement | ||
| + | |||
| + | ''3.4.8 Although this Guide provides a framework for assessing uncertainty, it cannot substitute for critical thinking, intellectual honesty and professional skill. The evaluation of uncertainty is neither a routine task nor a purely mathematical one; it depends on detailed knowledge of the nature of the measurand and of the measurement. The quality and utility of the uncertainty quoted for the result of a measurement therefore ultimately depend on the understanding, critical analysis, and integrity of those who contribute to the assignment of its value.'' | ||
Wersja z 15:48, 4 maj 2017
Wielokrotne porównania
[math]N[/math] obserwacji podzielonych na 7 grup. Testujemy hipotezę, że średnie tych grup są równe -- czyli niejako przyporządkowanie do grup jest przypadkowe. Możemy wykonać [math]\binom{7}{2}=21[/math] testów różnic między grupami. Jeśli przyjmiemy poziom istotności 0.05 ...
Problem wielokrotnych porównań (ang. multiple comparisons) pojawia się w eksploracyjnej (w odróżnieniu od konfirmacyjnej) analizie danych, kiedy np. nie wiemy gdzie oczekiwać różnic.
Korekcja Bonferroniego polega na podzieleniu poziomu istotności przez liczbę porównań. Jest mocno konserwatywna.
por. http://en.wikipedia.org/wiki/Data_dredging zwane też [math]p[/math]-hacking.
JCGM 100:2008
GUM 1995 with minor corrections
Evaluation of measurement data — Guide to the expression of uncertainty in measurement
3.4.8 Although this Guide provides a framework for assessing uncertainty, it cannot substitute for critical thinking, intellectual honesty and professional skill. The evaluation of uncertainty is neither a routine task nor a purely mathematical one; it depends on detailed knowledge of the nature of the measurand and of the measurement. The quality and utility of the uncertainty quoted for the result of a measurement therefore ultimately depend on the understanding, critical analysis, and integrity of those who contribute to the assignment of its value.
