[यह उत्तर कल से पूरी तरह से फिर से लिखा गया है।]
पहला नामकरण। होल्म विधि भी कहा जाता है होल्म स्टेप-डाउन विधि, या होल्म-रयान विधि। वे सभी समान हैं। आप जिन नामों का उपयोग करते हैं, उनमें से दो वैकल्पिक गणना हैं। मूल होल्म विधि बोन्फेरोनी पर आधारित है। एक वैकल्पिक थोड़ा अधिक शक्तिशाली तरीका इसके बजाय सिडक पर आधारित है, इसलिए इसे होल्म-सिडक विधि कहा जाता है।
होल्म विधि का उपयोग विभिन्न प्रकार के संदर्भों में कई तुलनाओं के लिए किया जा सकता है। इसका इनपुट P मानों का एक ढेर है। एक प्रयोग ANOVA का अनुसरण कर रहा है, कई सुधारों के लिए सुधार करते हुए साधनों के जोड़े की तुलना करता है। जब यह किया जाता है, तो जहां तक मैं देख सकता हूं, यह आत्मविश्वास अंतराल (कई तुलनाओं के लिए सही, इसलिए ठीक से एक साथ आत्मविश्वास अंतराल कहा जाता है) के साथ-साथ सांख्यिकीय महत्व और बहुलता समायोजित पी मूल्यों के बारे में निष्कर्षों की रिपोर्ट करना बहुत दुर्लभ है।
मुझे दो पेपर मिले हैं जो बताते हैं कि इस तरह के आत्मविश्वास अंतराल की गणना कैसे करें, लेकिन वे अलग हैं।
सेर्लिन, आर। (1993)। आत्मविश्वास अंतराल और वैज्ञानिक विधि: सीमा पर होल्म के लिए एक मामला। प्रायोगिक शिक्षा जर्नल, 61 (4), 350–360।
लुडब्रुक, जे। मल्टीप्लेयर इन्फर्मेंशन्स कॉन्फिडेंशियल इंटरव्यू का उपयोग करते हुए। क्लिनिकल और प्रायोगिक फार्माकोलॉजी और फिजियोलॉजी (2000) 27, 212-215
सबसे छोटे पी मूल्यों के साथ तुलना के लिए, दो विधियाँ समान हैं (लेकिन एक सी का उपयोग तुलना के # के रूप में करता है और दूसरा एम का उपयोग करता है )। लेकिन बड़े पी मूल्यों के साथ तुलना के लिए, दो तरीके अलग हैं। सबसे बड़े P मान के साथ तुलना के लिए, लडब्रुक ने 95% CI की सामान्य रूप से गणना की, जिसमें कई तुलनाओं के लिए कोई सुधार नहीं था। सेर्लिन 0.05 से अधिक समायोजित मान के साथ सभी तुलनाओं के लिए समान समायोजन का उपयोग करेगा (यह मानते हुए कि आप 95% अंतराल चाहते हैं), इसलिए बड़े पी मूल्यों के साथ तुलना के लिए अंतराल उन लोगों की तुलना में व्यापक होगा जो लडब्रुक विधि उत्पन्न करता है।
दोनों विधियां बोनफेरोनी दृष्टिकोण का उपयोग करती हैं, लेकिन आसानी से सिडक दृष्टिकोण को समायोजित किया जा सकता है।
किस विधि पर कोई विचार सही / बेहतर है?