Què és la prova de Bonferroni?
Un test de Bonferroni és un tipus de prova de comparació múltiple usat en anàlisi estadística. Quan es realitzen diverses proves d’hipòtesis amb múltiples comparacions, es podria produir un resultat que mostri la importància estadística de la variable dependent, fins i tot si no n’hi ha.
Si una prova determinada dóna resultats correctes el 99% del temps, la realització de 100 proves podria conduir a un resultat fals en algun lloc de la barreja. El test de Bonferroni intenta evitar que les dades semblin significativament estadístiques significatives mitjançant un ajust durant les proves de comparació.
El test de Bonferroni, també conegut com a "correcció de Bonferroni" o "ajustament de Bonferroni" suggereix que el valor "p" per a cada prova ha de ser igual a alfa dividit pel nombre de proves.
Punts clau
- Un test de Bonferroni és un tipus de prova de comparació múltiple usat en anàlisi estadística. Durant la prova d’hipòtesis amb múltiples comparacions, es poden produir errors o falsos positius.Bonferroni va dissenyar una prova o un ajust per evitar que les dades semblin incorrectament estadístiques significatives.
Comprensió del test de Bonferroni
El test de Bonferroni rep el nom del matemàtic italià que el va desenvolupar, Carlo Emilio Bonferroni (1892–1960). Altres tipus de proves de comparació múltiple inclouen la prova de Scheffe i la prova del mètode Tukey-Kramer. Una crítica al test de Bonferroni és que és massa conservador i pot no aconseguir cap descobriment significatiu.
En estadístiques, una hipòtesi nul·la és essencialment la creença que no hi ha diferències estadístiques entre els dos conjunts de dades que es comparen. La prova d’hipòtesi consisteix a provar una mostra estadística per confirmar o rebutjar una hipòtesi nul·la. La prova es realitza prenent una mostra aleatòria d’una població o grup. Si bé es prova la hipòtesi nul·la, es prova també la hipòtesi alternativa, la qual cosa s'excloeix mútuament.
Tanmateix, amb qualsevol prova d’una hipòtesi nul·la, hi ha l’esperança que es pugui produir un resultat fals-positiu. Aquest error s’anomena error de tipus 1 i, com a resultat, s’assigna un índex d’error a la prova. En altres paraules, és probable que un determinat percentatge dels resultats produeixi un error.
Per exemple, normalment es pot assignar una prova d’error del 5% a una prova, el que significa que un 5% del temps, hi haurà un fals positiu. La taxa d’error del 5% s’anomena nivell alfa. Tanmateix, quan es fan moltes comparacions en un test, la taxa d’error de cada comparació pot afectar els resultats, creant múltiples positius falsos.
Bonferroni va dissenyar un mètode per corregir els índexs d’error augmentats en proves d’hipòtesis que tinguessin múltiples comparacions. L'ajust de Bonferroni es calcula prenent el nombre de proves i dividint-lo en el valor alfa. Usant la taxa d’error del 5% del nostre exemple, dues proves produirien una taxa d’error de 0, 025 o (.05 / 2) mentre que quatre proves tindrien una taxa d’error de 0, 0125 o (.05 / 4).
