भीतर विषयों में कई तुलनाओं के लिए सही / दोहराया उपायों एनोवा; अत्यधिक रूढ़िवादी?


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यह मुझ पर प्रहार करता है कि ANOVA के दोहराए गए उपायों के संदर्भ में कई तुलनाओं के लिए उपलब्ध सुधार अत्यधिक रूढ़िवादी हैं। क्या वास्तव में ऐसा है? यदि हां, तो इस बिंदु का समर्थन करने और अधिक जानने के लिए मैं किन कुछ उद्धरणों का उपयोग कर सकता हूं?


आप किस प्रकार के एमपी सुधार की बात कर रहे हैं? (Btw, क्यों alphaटैग?)
CHL

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अल्फा टैग फिर से करें: केवल इसलिए कि सुधार आमतौर पर अल्फा स्थिरांक रखने के लिए होते हैं।
रुसेलपिएरेस

मुझे यकीन नहीं है कि सांसद इस संदर्भ में क्या चाहते हैं, लेकिन मैं अक्सर इस्तेमाल किए जाने वाले बोनफेरोनी और / या कई तुलना सुधारों के बारे में बात कर रहा हूं।
रुसलपिएरेस

मुझे पता है कि अन्य दृष्टिकोण हैं, उदाहरण के लिए गलत डिस्कवरी दर और इसके आगे, लेकिन मैं विशेष रूप से मूल्यांकन कर रहा हूं और अधिक बार आने वाले दृष्टिकोण की आलोचना कर रहा हूं।
रुसैलपिएरेस

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जैसा कि मैं चारों ओर खुदाई करता रहता हूं, अनिवार्य रूप से दो शिविर लगते हैं ... जिनके पास एक पूल त्रुटि अवधि के माध्यम से 'बेहतर दृष्टिकोण' है और जो कुछ तुलनात्मक प्रक्रिया (बोनफेरोनी, होल्म) के अनुसार पी-मान को समायोजित करना चाहते हैं ... आदि आदि ... मुझे लगता है कि उंगलियों की तुलना में उनमें से अधिक हो रहा है)।
रसेलपिएरेसी

जवाबों:


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मेरे ज्ञान का सबसे अच्छा करने के लिए, रेखीय विरोधाभासों का संयुक्त वितरण सरल एनोवा मामले ( मल्टीपैक आर पैकेज के प्रलेखन देखें ) में व्युत्पन्न किया गया है , लेकिन दोहराया उपायों के सेटअप के लिए कोई बंद रूप नहीं हैं। फिर भी, आप हमेशा शून्य के नीचे इन रैखिक विरोधाभासों के संयुक्त वितरण को बूटस्ट्रैप कर सकते हैं, और एफडब्ल्यूई नियंत्रण के साथ महत्व सीमा को स्थापित करने के लिए न्यूनतम टी-स्टेटिस्टिक (या अधिकतम पी-मान) को देख सकते हैं। जैसा कि आपने भी सुझाव दिया था, आप उन तरीकों का उपयोग कर सकते हैं जिनके लिए केवल परीक्षण आँकड़ों के संयुक्त वितरण पर कुछ गुणात्मक स्थिति की आवश्यकता होती है। अगर आपके पास कुछ कंट्रास्ट है तो बोनफेरोनी एक अच्छा विकल्प है। अन्यथा, होल्म पर एक नज़र है । यदि आप कई रैखिक विरोधाभासों में देख रहे हैं, तो आपको निश्चित रूप से खुद से पूछना चाहिए कि आप किससे सुरक्षा चाहते हैंकिसी भी झूठी खोज या केवल झूठी खोजों का अनुपात । बाद के मामले में, एफडीआर नियंत्रण के लिए बीएच प्रक्रिया का उपयोग करें ।


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यहाँ SPSS फोरम के लिंक का संग्रह है। आशा है कि आप इसे कुछ हद तक प्रासंगिक पाएंगे: यह , यह , यह , यह


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एक दिशा में इशारा करने के लिए धन्यवाद। दुर्भाग्यवश समाचार समूह पोस्ट प्रकाशित कार्यों में इन मुद्दों पर चर्चा करते समय साक्ष्य संकलन से बहुत दूर हैं। गोलाकारता पर सामान्य प्राइमर दिलचस्प है, और यह बताता है कि बोनफेरोनी-स्टाइप पी-वैल्यू समायोजन अभी भी आम उपयोग में क्यों हैं। दुर्भाग्य से, वास्तव में उस दृष्टिकोण की रूढ़िवादी प्रकृति का संकेत नहीं है।
रुसैलपिएरेस
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