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Publicado: 3 de septiembre de 2012
Método de Bonferroni
En las estadísticas, la corrección de Bonferroni es un método utilizado para contrarrestar el problema de las comparacionesmúltiples. Se considera el método más sencillo y más conservadora para controlar la tasa de error familywise.
Lleva el nombre de italiano matemático Carlo Emilio Bonferroni para el uso de lasdesigualdades de Bonferroni, pero el uso moderno se acredita a Jean Olive Dunn, quien utilizó por primera vez en un par de artículos escritos en 1959 y 1961.
Introducción
La lógica de la inferenciaestadística se basa en rechazar la hipótesis nula si la probabilidad de los datos observados es bajo. El problema de la multiplicidad surge del hecho de que a medida que aumenta el número de hipótesisen una prueba, que también aumentan la probabilidad de presenciar un acontecimiento raro, y por lo tanto, la posibilidad de rechazar las hipótesis nula cuando es verdadera (error tipo I). Correcciónde Bonferroni es la manera más ingenua de abordar esta cuestión. La corrección se basa en la idea de que si un experimentador está probando n dependientes o independientes hipótesis sobre un conjuntode datos, a continuación, una forma de mantener la tasa de error familywise es probar cada hipótesis individual en una significación estadística nivel de 1 / n veces más de lo que sería si sólo unahipótesis fueron probados. Así pues, si se desea que el nivel de significación para toda la familia de las pruebas debe ser (a lo sumo) α , entonces la corrección de Bonferroni sería para probar cadauno de los ensayos individuales en un nivel de significancia de α / n . Estadísticamente significativa simplemente significa que un resultado determinado es poco probable que haya ocurrido porcasualidad asumiendo la hipótesis nula es en realidad correcto (es decir, no hay diferencia entre los grupos, no hubo efecto de tratamiento, ninguna relación entre las variables).
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En las estadísticas, la corrección de Bonferroni es un método utilizado para contrarrestar el problema de las comparacionesmúltiples. Se considera el método más sencillo y más conservadora para controlar la tasa de error familywise.
Lleva el nombre de italiano matemático Carlo Emilio Bonferroni para el uso de lasdesigualdades de Bonferroni, pero el uso moderno se acredita a Jean Olive Dunn, quien utilizó por primera vez en un par de artículos escritos en 1959 y 1961.
Introducción
La lógica de la inferenciaestadística se basa en rechazar la hipótesis nula si la probabilidad de los datos observados es bajo. El problema de la multiplicidad surge del hecho de que a medida que aumenta el número de hipótesisen una prueba, que también aumentan la probabilidad de presenciar un acontecimiento raro, y por lo tanto, la posibilidad de rechazar las hipótesis nula cuando es verdadera (error tipo I). Correcciónde Bonferroni es la manera más ingenua de abordar esta cuestión. La corrección se basa en la idea de que si un experimentador está probando n dependientes o independientes hipótesis sobre un conjuntode datos, a continuación, una forma de mantener la tasa de error familywise es probar cada hipótesis individual en una significación estadística nivel de 1 / n veces más de lo que sería si sólo unahipótesis fueron probados. Así pues, si se desea que el nivel de significación para toda la familia de las pruebas debe ser (a lo sumo) α , entonces la corrección de Bonferroni sería para probar cadauno de los ensayos individuales en un nivel de significancia de α / n . Estadísticamente significativa simplemente significa que un resultado determinado es poco probable que haya ocurrido porcasualidad asumiendo la hipótesis nula es en realidad correcto (es decir, no hay diferencia entre los grupos, no hubo efecto de tratamiento, ninguna relación entre las variables).
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