Holm-Bonferroni testinden güven aralıkları?

Birden fazla karşılaştırma probleminde yeni gelen biriyim. Holm-Bonferroni yöntemi için güven aralıklarının nasıl hesaplanacağını merak ediyorum.

Ben Bonferroni yöntemi için biz sadece gelen güven düzeyini değiştirebileceğini biliyor için . $1-\alpha$ $1-\frac{\alpha}{m}$

Bu yöntem Holm-Bonferroni için de geçerli mi?

$\bf{Edit}:$ Görünüşe göre HB yöntemi conf düzeltmek için bir prosedür sağlamaz. Aralık. Ama p-değeri düzeltmesi için bir yöntem ve aralık düzeltmesi için diğer yöntem kullanabilir miyim hakkında yorum yapar mısınız?

multiple-comparisons bonferroni

— Macaronnos
kaynak

Belki bu yardımcı olabilir mi? cran.r-project.org/web/packages/multxpert/multxpert.pdf

[Bu cevap dünden tamamen yeniden yazıldı.]

İlk isimlendirme. Holm yöntemi olarak da adlandırılır Holm indirici yöntem veya Holm-Ryan yöntemi. Bunların hepsi aynı. Hangi isimleri kullanırsanız kullanın, iki alternatif hesaplama vardır. Orijinal Holm yöntemi Bonferroni'ye dayanmaktadır. Alternatif olarak biraz daha güçlü bir yöntem Sidak'a dayanır, buna Holm-Sidak yöntemi denir.

Holm yöntemi, çeşitli bağlamlarda çoklu karşılaştırmalar için kullanılabilir. Girişi P değerleri yığınıdır. Bir kullanım ANOVA'yı takip eder, çoklu düzeltmeleri düzeltirken araç çiftlerini karşılaştırır. Bu yapıldığında, görebildiğim kadarıyla, güven aralıkları (çoklu karşılaştırmalar için düzeltilmiş, eşzamanlı güven aralıkları denilen) ve istatistiksel anlamlılık ve çokluk ayarlı P değerleri hakkında sonuçlar bildirmek çok nadirdir.

Bu tür güven aralıklarının nasıl hesaplanacağını açıklayan iki makale buldum, ancak bunlar farklı.

Serlin, R. (1993). Güven aralıkları ve bilimsel yöntem: Holm için aralıktaki bir durum. Deneysel Eğitim Dergisi, 61 (4), 350-360.

resim açıklamasını buraya girin

Ludbrook, J. GÜVEN ARALIKLARINI KULLANAN ÇOKLU İNFERANSLAR. Klinik ve Deneysel Farmakoloji ve Fizyoloji (2000) 27, 212-215

resim açıklamasını buraya girin

En küçük P değerleriyle karşılaştırmalar için iki yöntem aynıdır (ancak biri karşılaştırma sayısı olarak C , diğeri m kullanır ). Ancak daha büyük P değerleri ile karşılaştırmalar için iki yöntem farklıdır. En büyük P değeri ile karşılaştırma için, Ludbrook normalde% 95 CI'yi çoklu karşılaştırmalarda düzeltme yapmadan hesaplardı. Serlin, P değerinin 0,05'in üzerinde ayarlanmış (% 95 aralık olmasını istediğinizi varsayarak) tüm karşılaştırmalar için aynı ayarlamayı kullanır, bu nedenle büyük P değerleriyle karşılaştırmalar için aralıklar Ludbrook yönteminin ürettiğinden daha geniş olur.

Her iki yöntem de Bonferroni yaklaşımını kullanır, ancak Sidak yaklaşımına kolayca ayarlanabilir.

Hangi yöntemin doğru / daha iyi olduğuna dair düşünceleriniz var mı?

— Harvey Motulsky
kaynak

P değeriniz varsa bir güven aralığı elde edebilmeniz gerekir. Tek kuyruklu bir P değeri, sıfır hipotezinin% 100 * (1-P) güven aralığının sınırında olduğunu gösterir. Belki de P-değeri istenen güven aralığı genişliği için alfa olarak çıkıncaya kadar null değeri yineleyerek ayarlayabilirsiniz.

— Michael Lew

Ancak, sıklık paradigmasının doğası gereği çokluk ayarlarının teori tarafından öngörülmediğini ve biraz keyfi olduğunu unutmayın. Bunlar mutlaka güven aralıklarıyla bağlantılı değildir. Örneğin, grup sırayla testte, birinin reddetmeyi erken ve yine de tedavi etkisi için çokluk düzeltmeli güven aralığına sahip olabileceği durumlar vardır.

H_{0}

$H_0$

— Frank Harrell