Bài kiểm tra Bonferroni là gì?
Một thử nghiệm Bonferroni là một loại thử nghiệm so sánh được sử dụng trong phân tích thống kê. Cuối cùng, khi thực hiện một số thử nghiệm giả thuyết với nhiều so sánh, kết quả có thể xảy ra cho thấy ý nghĩa thống kê của biến phụ thuộc, ngay cả khi không có.
Nếu một thử nghiệm cụ thể mang lại kết quả chính xác 99% thời gian, chạy 100 thử nghiệm có thể dẫn đến kết quả sai ở đâu đó trong hỗn hợp. Thử nghiệm Bonferroni cố gắng ngăn dữ liệu xuất hiện không chính xác có ý nghĩa thống kê bằng cách điều chỉnh trong quá trình thử nghiệm so sánh.
Thử nghiệm Bonferroni, còn được gọi là "Hiệu chỉnh Bonferroni" hoặc "Điều chỉnh Bonferroni" cho thấy giá trị "p" cho mỗi thử nghiệm phải bằng alpha chia cho số lượng thử nghiệm.
Chìa khóa chính
- Một thử nghiệm Bonferroni là một loại thử nghiệm so sánh được sử dụng trong phân tích thống kê. Trong quá trình kiểm tra giả thuyết với nhiều so sánh, có thể xảy ra lỗi hoặc dương tính giả.Bonferroni đã thiết kế một thử nghiệm hoặc điều chỉnh để ngăn dữ liệu xuất hiện không chính xác có ý nghĩa thống kê.
Hiểu về bài kiểm tra Bonferroni
Bài kiểm tra Bonferroni được đặt theo tên của nhà toán học người Ý, người đã phát triển nó, Carlo Emilio Bonferroni (1892 trừ1960). Các loại thử nghiệm so sánh khác bao gồm thử nghiệm của Scheffe và thử nghiệm phương pháp Tukey-Kramer. Một lời chỉ trích về bài kiểm tra Bonferroni là nó quá bảo thủ và có thể không nắm bắt được một số phát hiện quan trọng.
Trong thống kê, một giả thuyết khống về cơ bản là niềm tin rằng không có sự khác biệt thống kê giữa hai bộ dữ liệu được so sánh. Kiểm tra giả thuyết liên quan đến việc kiểm tra một mẫu thống kê để xác nhận hoặc bác bỏ giả thuyết khống. Thử nghiệm được thực hiện bằng cách lấy một mẫu ngẫu nhiên của dân số hoặc nhóm. Trong khi giả thuyết null được kiểm tra, giả thuyết thay thế cũng được kiểm tra, theo đó hai kết quả loại trừ lẫn nhau.
Tuy nhiên, với bất kỳ thử nghiệm nào về giả thuyết khống, có kỳ vọng rằng kết quả dương tính giả có thể xảy ra. Lỗi này được gọi là lỗi Loại 1 và do đó, tỷ lệ lỗi được chỉ định cho thử nghiệm. Nói cách khác, một tỷ lệ phần trăm nhất định của kết quả có thể sẽ gây ra lỗi.
Ví dụ: tỷ lệ lỗi 5% thường có thể được chỉ định cho một thử nghiệm, nghĩa là 5% thời gian, sẽ có kết quả dương tính giả. Tỷ lệ lỗi 5% được gọi là mức alpha. Tuy nhiên, khi nhiều so sánh đang được thực hiện trong một thử nghiệm, tỷ lệ lỗi cho mỗi so sánh có thể ảnh hưởng đến kết quả, tạo ra nhiều kết quả dương tính giả.
Bonferroni đã thiết kế một phương pháp sửa chữa để tăng tỷ lệ lỗi trong kiểm tra giả thuyết có nhiều so sánh. Điều chỉnh Bonferroni được tính bằng cách lấy số lượng thử nghiệm và chia nó thành giá trị alpha. Sử dụng tỷ lệ lỗi 5% từ ví dụ của chúng tôi, hai thử nghiệm sẽ mang lại tỷ lệ lỗi là 0, 025 hoặc (0, 05 / 2) trong khi bốn thử nghiệm sẽ có tỷ lệ lỗi là 0, 0125 hoặc (0, 05 / 4).
