बोनफर्रोनी या टुकी? तुलनाओं की संख्या कब बड़ी हो जाती है?

Question

SPSS (तृतीय संस्करण) का उपयोग करते हुए फील्ड की खोज के आंकड़े पढ़ना मैं एनोवा में पोस्ट-हॉक परीक्षणों के बारे में थोड़ा चकित था। टाइप I त्रुटि दर को नियंत्रित करने के इच्छुक लोगों के लिए वह बोनफेरोनी या टके का सुझाव देते हैं और कहते हैं (पृष्ठ 374):

तुलनाओं की संख्या कम होने पर बोन्फ्रॉनी में अधिक शक्ति होती है, जबकि बड़ी संख्या में साधनों का परीक्षण करने पर तुकी अधिक शक्तिशाली होता है।

छोटी और बड़ी संख्या के साधनों के बीच रेखा कहाँ खींची जानी चाहिए?

Comments

NIST / Sematech, itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section4/prc473.htm से निम्न वेब पेज के निचले भाग पर यह अनुशंसा की जाती है कि दोनों परीक्षणों को पूर्व- निर्धारित किया जाना चाहिए और दो अंतरालों में से छोटा लिया जाना चाहिए। मुझे MANOVA करने पर जॉनसन और विचर्न में इसी तरह की टिप्पणी मिली है।

— स्केनेक्टैडी

@schenectady अच्छा जवाब! आप इसे उत्तर में क्यों नहीं चिपकाते? BTW, आपकी टिप्पणी में लिंक भ्रष्ट है; सही एक है itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section4/prc473.htm ।

— whuber

पहला एक संक्षिप्त बिंदु: पावर सीधे टाइप II त्रुटि दर से संबंधित है, टाइप I नहीं। अब मुझे माफ कर दें, लेकिन मैं कुछ रायों के बारे में बताने जा रहा हूं। हो सकता है कि जो आप कर रहे हैं उसे "गेमिंग सिस्टम" के रूप में देखा जाए, ताकि इसे रिग करने की कोशिश की जा सके ताकि अधिक परिणाम सिग के रूप में वर्गीकृत हो सकें। या बकवास है। ये द्विआधारी निर्णय बहुत कम जानकारीपूर्ण हैं, और संभावित रूप से बहुत अधिक भ्रामक हैं, वास्तविक प्रभाव आकारों की रिपोर्ट की तुलना में - आपके मामले में, साधनों में समूह अंतर के बारे में। मुझे यह देखना पसंद है कि लोग संरचना बनाने के बजाय परिणामों को गार्निश करने के लिए पी- वैल्यू का उपयोग करते हैं। संपादकीय का अंत - बहस करो!

— rolando2

"NIST / Sematech, itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section4/prc473.htm से निम्न वेब पेज के निचले भाग पर , यह अनुशंसा की जाती है कि दोनों परीक्षणों को पूर्वनिर्मित किया जाना चाहिए और दो अंतरालों में से छोटा लिया जाना चाहिए। । मैं जॉनसन और विचर्न में MANOVA करने पर इसी तरह की टिप्पणी पा चुका हूं। - @schenectady Apr 11 '11 at 12:31 "यह डेटा माइनिंग माना जाता है और ऐसा नहीं किया जाना चाहिए। विश्लेषण से पहले तुकी बनाम बोनफरोनी का चुनाव किया जाना चाहिए।

मिनिटैब का ऑनलाइन दस्तावेज़ इसी तरह की सलाह का समर्थन करता

— N Brouwer

Answer 1

@Schenectady द्वारा टिप्पणियों में उल्लिखित उपयोगी लिंक के अलावा ।

मैं यह भी कहना चाहूंगा कि समस्याओं के एक व्यापक वर्ग में बोन्फेरोनी सुधार लागू होता है। जहां तक ​​मुझे पता है कि टकी का एचएसडी केवल उन स्थितियों पर लागू होता है जहां आप सभी संभव जोड़ीदार तुलनाओं की जांच करना चाहते हैं, जबकि बोनफेरोनी सुधार किसी भी परिकल्पना परीक्षण के सेट पर लागू किया जा सकता है।

विशेष रूप से, बोन्फ्रॉनी सुधार तब उपयोगी होता है जब आपके पास योजनाबद्ध तुलनाओं का एक छोटा सा सेट होता है, और आप परिवार-वार टाइप I त्रुटि दर को नियंत्रित करना चाहते हैं। यह यौगिक तुलनाओं की भी अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, आपके पास 6-रास्ता एनोवा है और आप समूह 4 के साथ समूहों 1, 2 और 3 के औसत की तुलना करना चाहते हैं, और आप समूह 5 की तुलना 6 के साथ करना चाहते हैं।

आगे वर्णन करने के लिए, आप एक सहसंबंध मैट्रिक्स में सहसंबंधों के महत्व, या एक एनोवा में मुख्य और इंटरैक्शन प्रभाव के सेट का आकलन करने के लिए बोनफेरोनी सुधार लागू कर सकते हैं। हालांकि, इस तरह के सुधार को आमतौर पर लागू नहीं किया जाता है, संभवतः इस कारण से कि टाइप I त्रुटि दर में कमी से बिजली की अस्वीकार्य कमी हो सकती है।

Comments

यदि आप के लिए एक उद्धरण है, तो बस उत्सुक: "हालांकि, इस तरह के सुधार को आमतौर पर लागू नहीं किया जाता है, संभवतः इस कारण से कि टाइप I त्रुटि दर में कमी से शक्ति में अस्वीकार्य कमी आती है।" अनेक अनेक धन्यवाद!

साइट पर आपका स्वागत है। यह एक टिप्पणी के रूप में पोस्ट किया जाना चाहिए, एक जवाब नहीं।

— पीटर Flom - को पुनः स्थापित मोनिका

@Jessica। नहीं, मेरे पास उस दावे के लिए कोई उद्धरण नहीं है। लेकिन सिमुलेशन, सूत्र, या यहां तक ​​कि कारकों का एक मूल ज्ञान है जो सांख्यिकीय शक्ति को प्रभावित करता है (यानी, ऐसे कारकों में अल्फा शामिल हैं) को दिखाना काफी आसान है।

— जेरोमी एंग्लीम