คำถามติดแท็ก multiple-comparisons

ฉันเห็นบทความนี้ในหมู่นักเศรษฐศาสตร์เกี่ยวกับกระดาษทำลายล้างที่ดูเหมือนจะเป็นข้อกังขาว่า "มีบางอย่างที่ตีพิมพ์ [fMRI] การศึกษา 40,000 รายการ" ข้อผิดพลาดพวกเขากล่าวว่าเป็นเพราะ "สมมติฐานทางสถิติที่ผิดพลาด" ฉันอ่านกระดาษและดูว่ามันเป็นปัญหาส่วนหนึ่งของการแก้ไขเปรียบเทียบหลายอย่าง แต่ฉันไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ fMRI และฉันพบว่ามันยากที่จะติดตาม ข้อผิดพลาดที่ผู้เขียนพูดถึงคืออะไร? เหตุใดจึงมีการตั้งสมมติฐาน มีวิธีใดบ้างในการสร้างสมมุติฐานเหล่านี้ ด้านหลังของการคำนวณซองจดหมายกล่าวว่าเอกสาร 40,000 fMRI มีมูลค่ามากกว่าพันล้านเหรียญสหรัฐ (เงินเดือนนักศึกษาค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน ฯลฯ ) [1] Eklund et al., ความล้มเหลวของคลัสเตอร์: เหตุใดการอ้างถึง fMRI สำหรับขอบเขตเชิงพื้นที่จึงมีอัตราการบวกเท็จที่สูงเกินจริง PNAS 2016

67 hypothesis-testing  multiple-comparisons  spatial  neuroimaging  neuroscience 

ฉันมีการวัดหลายร้อย ตอนนี้ฉันกำลังพิจารณาใช้ซอฟต์แวร์บางชนิดเพื่อเชื่อมโยงทุกการวัดกับทุกการวัด ซึ่งหมายความว่ามีความสัมพันธ์นับพัน ในกลุ่มคนเหล่านี้ควรมีความสัมพันธ์ทางสถิติสูงแม้ว่าข้อมูลจะสุ่มอย่างสมบูรณ์ (แต่ละการวัดมีเพียง 100 ดาต้าพอยน์) เมื่อฉันพบความสัมพันธ์ฉันจะรวมข้อมูลเกี่ยวกับความยากลำบากที่ฉันมองหาความสัมพันธ์ลงไปได้อย่างไร ฉันไม่ได้อยู่ในระดับสูงในสถิติดังนั้นโปรดอดทนกับฉัน

66 correlation  multiple-comparisons  permutation-test 

สมมติว่าคุณเป็นนักวิจัยสังคมศาสตร์ / เศรษฐมิติที่พยายามค้นหาตัวทำนายที่เกี่ยวข้องของความต้องการใช้บริการ คุณมี 2 ผลลัพธ์ / ตัวแปรตามที่อธิบายความต้องการ (ใช้บริการใช่ / ไม่ใช่และจำนวนครั้ง) คุณมีตัวแปรทำนาย 10 ตัว / ตัวแปรอิสระที่สามารถอธิบายความต้องการในทางทฤษฎี (เช่นอายุเพศรายได้ราคาเชื้อชาติ ฯลฯ ) การรันการถดถอยหลาย ๆ ตัวสองตัวที่แยกกันจะให้ค่าประมาณ 20 สัมประสิทธิ์และค่า p เมื่อมีตัวแปรอิสระเพียงพอในการถดถอยของคุณคุณจะพบตัวแปรอย่างน้อยหนึ่งตัวแปรที่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับตัวแปรอิสระ คำถามของฉัน: เป็นความคิดที่ดีหรือไม่ที่จะแก้ไขค่า p สำหรับการทดสอบหลายครั้งถ้าฉันต้องการรวมตัวแปรอิสระทั้งหมดในการถดถอย การอ้างอิงถึงงานก่อนหน้านี้ชื่นชมมาก

54 regression  multivariate-analysis  predictive-models  multiple-regression  multiple-comparisons 

ฉันเพิ่งเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการของฟิชเชอร์ในการรวมค่า p นี่คือความจริงที่ว่าตามตัวอักษรตามตัวอักษร - ตามตัวอักษร p- ตามตัวอักษรกระจายและ ซึ่งฉันคิดว่าเป็นอัจฉริยะ แต่คำถามของฉันคือทำไมไปทางที่ซับซ้อนนี้ และทำไมไม่ (มีอะไรผิดปกติ) เพียงแค่ใช้ค่าเฉลี่ยของค่า p และใช้ทฤษฎีบทขีด จำกัด กลาง? หรือค่ามัธยฐาน? ฉันพยายามที่จะเข้าใจความเป็นอัจฉริยะของ RA Fisher หลังโครงการอันยิ่งใหญ่นี้−2∑i=1nlogXi∼χ2(2n), given X∼Unif(0,1)−2∑i=1nlog⁡Xi∼χ2(2n), given X∼Unif(0,1)-2\sum_{i=1}^n{\log X_i} \sim \chi^2(2n), \text{ given } X \sim \text{Unif}(0,1)

44 hypothesis-testing  p-value  multiple-comparisons  central-limit-theorem  combining-p-values 

ฉันพบว่ามันยากที่จะเข้าใจว่าอะไรคือปัญหาของการเปรียบเทียบหลาย ๆอย่าง ด้วยการเปรียบเทียบง่าย ๆ ว่ากันว่าคนที่จะทำการตัดสินใจหลายอย่างจะทำผิดพลาดมากมาย ดังนั้นการระมัดระวังอย่างระมัดระวังจึงถูกนำมาใช้เช่นการแก้ไข Bonferroni เพื่อที่จะสร้างความน่าจะเป็นที่บุคคลนี้จะทำผิดพลาดใด ๆ น้อยที่สุดเท่าที่จะทำได้ แต่ทำไมเราใส่ใจว่าบุคคลนั้นทำผิดพลาดใด ๆ ในทุกการตัดสินใจของเขา / เธอหรือไม่แทนที่จะเป็นเปอร์เซ็นต์ของการตัดสินใจที่ผิด ให้ฉันพยายามอธิบายสิ่งที่ทำให้ฉันสับสนด้วยการเปรียบเทียบอื่น สมมติว่ามีผู้พิพากษาสองคนคนหนึ่งอายุ 60 ปีและอีกคนอายุ 20 ปี จากนั้นการแก้ไข Bonferroni จะบอกผู้ที่มีอายุ 20 ปีว่าจะอนุรักษ์นิยมที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในการตัดสินใจประหารชีวิตเพราะเขาจะทำงานต่อไปอีกหลายปีในฐานะผู้พิพากษาจะทำการตัดสินใจอีกหลายครั้งดังนั้นเขาจึงต้องระมัดระวัง แต่คนที่อายุ 60 ปีอาจจะเกษียณเร็ว ๆ นี้จะทำการตัดสินใจน้อยลงดังนั้นเขาจึงประมาทมากขึ้นเมื่อเทียบกับอีกคนหนึ่ง แต่ที่จริงแล้วผู้พิพากษาทั้งสองควรระมัดระวังหรืออนุรักษ์อย่างเท่าเทียมกันโดยไม่คำนึงถึงจำนวนการตัดสินใจทั้งหมดที่พวกเขาจะทำ ฉันคิดว่าสิ่งนี้คล้ายคลึงกันมากหรือน้อยแปลว่าปัญหาจริงที่มีการใช้การแก้ไข Bonferroni ซึ่งฉันพบว่าใช้ง่าย

44 hypothesis-testing  multiple-comparisons 

Benjamini และ Hochberg ได้พัฒนาวิธีแรก (และยังคงใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดผมคิดว่า) สำหรับการควบคุมอัตราการค้นพบที่ผิดพลาด (FDR) ฉันต้องการเริ่มต้นด้วยค่า P จำนวนมากแต่ละค่าสำหรับการเปรียบเทียบที่แตกต่างกันและตัดสินใจว่าค่าใดที่ต่ำพอที่จะเรียกว่า "การค้นพบ" ซึ่งควบคุม FDR ให้เป็นค่าที่ระบุ (พูด 10%) ข้อสันนิษฐานข้อหนึ่งของวิธีการปกติคือชุดการเปรียบเทียบนั้นเป็นอิสระหรือมี "การพึ่งพาเชิงบวก" แต่ฉันไม่สามารถเข้าใจได้อย่างชัดเจนว่าวลีนั้นหมายถึงอะไรในบริบทของการวิเคราะห์ชุดของค่า P

36 multiple-comparisons  non-independent  false-discovery-rate 

ฉันเหมาะสมกับโมเดลการถดถอยเชิงเส้นหลายแบบระหว่างตัวแปรเด็ดขาด 4 อัน (แต่ละระดับมี 4 ระดับ) และเอาต์พุตตัวเลข ชุดข้อมูลของฉันมีข้อสังเกต 43 ข้อ การถดถอยทำให้ผมมีดังต่อไปนี้ -values จาก -test สำหรับทุกค่าสัมประสิทธิ์ความลาดชัน:0.02 ดังนั้นสัมประสิทธิ์สำหรับตัวทำนายที่ 4 จึงมีนัยสำคัญที่ระดับความเชื่อมั่นpppttt.15,.67,.27,.02.15,.67,.27,.02.15, .67, .27, .02α=.05α=.05\alpha = .05 ในทางกลับกันการถดถอยให้จากการทดสอบโดยรวมของสมมติฐานว่างที่สัมประสิทธิ์ความชันของฉันทั้งหมดเท่ากับศูนย์ สำหรับชุดข้อมูลของฉันนี้คือ.pppFFFppp.11.11.11 คำถามของฉัน: ฉันจะตีความผลลัพธ์เหล่านี้ได้อย่างไร ซึ่ง -value ฉันควรใช้และทำไม? สัมประสิทธิ์สำหรับตัวแปรที่ 4 แตกต่างจากที่ระดับความเชื่อมั่นหรือไม่?ppp000α=.05α=.05\alpha = .05 ผมเคยเห็นคำถามที่เกี่ยวข้อง,และสถิติในการถดถอยแต่มีสถานการณ์ตรงข้าม: สูง -test -values และต่ำ -test -value จริง ๆ แล้วฉันไม่เข้าใจว่าทำไมเราถึงต้องการการทดสอบแบบนอกเหนือจากการทดสอบแบบเพื่อดูว่าสัมประสิทธิ์การถดถอยเชิงเส้นแตกต่างจากศูนย์อย่างมีนัยสำคัญหรือไม่FFFttttttpppFFFpppFFFttt

35 regression  hypothesis-testing  multiple-comparisons  multiple-regression  t-test 

เรียนคุณทุกคน - ฉันสังเกตเห็นบางสิ่งแปลก ๆ ที่ไม่สามารถอธิบายได้ไหม โดยสรุป: แนวทางแบบแมนนวลเพื่อคำนวณช่วงความมั่นใจในโมเดลการถดถอยโลจิสติกและฟังก์ชัน R confint()ให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน ฉันเคยผ่านการถดถอยโลจิสติกประยุกต์ของ Hosmer & Lemeshow แล้ว (ฉบับที่ 2) ในบทที่ 3 มีตัวอย่างของการคำนวณอัตราส่วนอัตราต่อรองและช่วงความมั่นใจ 95% ด้วย R ฉันสามารถสร้างโมเดลได้อย่างง่ายดาย: Call: glm(formula = dataset$CHD ~ as.factor(dataset$dich.age), family = "binomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.734 -0.847 -0.847 0.709 1.549 Coefficients: Estimate Std. Error z value …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

ฉันพยายามวิเคราะห์ข้อมูลบางอย่างโดยใช้แบบจำลองเอฟเฟกต์ผสม ข้อมูลที่ฉันรวบรวมนั้นเป็นตัวแทนของน้ำหนักของสัตว์เล็กที่มีจีโนไทป์ต่างกันตามเวลา ฉันใช้แนวทางที่เสนอที่นี่: https://gribblelab.wordpress.com/2009/03/09/repeated-measures-anova-using-r/ โดยเฉพาะฉันใช้โซลูชัน # 2 ดังนั้นฉันมีสิ่งที่ชอบ require(nlme) model <- lme(weight ~ time * Genotype, random = ~1|Animal/time, data=weights) av <- anova(model) ตอนนี้ฉันต้องการเปรียบเทียบหลายอย่าง ใช้multcompฉันสามารถทำได้: require(multcomp) comp.geno <- glht(model, linfct=mcp(Genotype="Tukey")) print(summary(comp.geno)) และแน่นอนฉันสามารถทำเช่นเดียวกันกับเวลา ฉันมีสองคำถาม: ฉันจะใช้mcpเพื่อดูปฏิสัมพันธ์ระหว่างเวลาและจีโนไทป์ได้อย่างไร เมื่อฉันวิ่งglhtฉันได้รับคำเตือนนี้: covariate interactions found -- default contrast might be inappropriate มันหมายความว่าอะไร? ฉันสามารถเพิกเฉยได้อย่างปลอดภัยหรือไม่? หรือฉันควรทำอย่างไรเพื่อหลีกเลี่ยง แก้ไข: ฉันพบPDF นี้ที่ระบุว่า: …

31 r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures 

หลายครั้งที่ฉันเจอคำเตือนแบบไม่เป็นทางการกับ "การสอดแนมข้อมูล" (นี่เป็นตัวอย่างที่น่าขบขัน ) และฉันคิดว่าฉันมีความคิดที่เข้าใจง่ายเกี่ยวกับสิ่งที่แปลว่าอะไรและทำไมมันถึงเป็นปัญหา ในทางกลับกัน "การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ" ดูเหมือนจะเป็นขั้นตอนที่ได้รับการยกย่องอย่างสมบูรณ์ในทางสถิติอย่างน้อยก็ตัดสินจากความจริงที่ว่าหนังสือที่มีชื่อนั้นยังคงอ้างถึงในฐานะคลาสสิก ในสายงานของฉันฉันมักจะเจอสิ่งที่ดูเหมือนฉันชอบอาละวาด "ข้อมูลการสอดแนม" หรือบางทีมันอาจจะอธิบายได้ดีกว่าว่า " การทรมานข้อมูล" แม้ว่าผู้ที่ทำมันดูเหมือนจะเห็นกิจกรรมเดียวกันกับการสำรวจที่สมเหตุสมผลและไม่มีเหตุผลทั้งหมด " นี่คือสถานการณ์ทั่วไป: การทดลองที่มีราคาแพงเกิดขึ้น (โดยไม่ต้องคิดมากนักกับการวิเคราะห์ที่ตามมา) นักวิจัยดั้งเดิมไม่สามารถมองเห็น "เรื่องราว" ในข้อมูลที่รวบรวมได้อย่างง่ายดายใครบางคนจะถูกนำไปใช้เพื่อ "พ่อมดทางสถิติ" หลังจากการแบ่งและการทำให้ข้อมูลเป็นไปตามลำดับในที่สุดก็สามารถดึง "เรื่องราว" ที่เผยแพร่ได้ออกมา แน่นอนว่ามักจะมี "การตรวจสอบความถูกต้อง" ถูกโยนลงในรายงาน / กระดาษขั้นสุดท้ายเพื่อแสดงให้เห็นว่าการวิเคราะห์ทางสถิติอยู่ในสภาพที่ดีและมากขึ้น แต่ทัศนคติการตีพิมพ์เผยแพร่ที่เห็นได้ชัดทั้งหมดทำให้ฉันสงสัย น่าเสียดายที่ความเข้าใจที่ จำกัด ของฉันเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องทำและไม่ได้ทำการวิเคราะห์ข้อมูลทำให้ฉันพ้นจากข้อสงสัยที่คลุมเครือเช่นนั้นดังนั้นการตอบสนองแบบอนุรักษ์นิยมของฉันคือการไม่สนใจสิ่งที่ค้นพบ ความหวังของฉันคือไม่เพียง แต่เข้าใจถึงความแตกต่างระหว่างการสำรวจและการสอดแนม / การทรมาน แต่ยังรวมถึงและที่สำคัญกว่านั้นคือการเข้าใจหลักการและเทคนิคที่ดีกว่าสำหรับการตรวจจับเมื่อสายนั้นผ่านไปแล้ว วิธีที่สมเหตุสมผลสามารถอธิบายขั้นตอนการวิเคราะห์ที่น้อยกว่าที่ดีที่สุดและสามารถไปไกลกว่าการตอบสนองในปัจจุบันของฉันที่ค่อนข้างง่ายสำหรับการไม่เชื่อฟังผ้าห่ม แก้ไข: ขอบคุณทุกท่านสำหรับความคิดเห็นและคำตอบที่น่าสนใจมาก เมื่อพิจารณาจากเนื้อหาของพวกเขาฉันคิดว่าฉันอาจไม่ได้อธิบายคำถามของฉันได้ดีพอ ฉันหวังว่าการอัปเดตนี้จะอธิบายให้ชัดเจน คำถามของฉันที่นี่ไม่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่ฉันควรทำมากนักเพื่อหลีกเลี่ยงการทรมานข้อมูลของฉัน (แม้ว่านี่จะเป็นคำถามที่ให้ความสนใจฉันด้วย) แต่: ฉันควรคำนึงถึง (หรือประเมิน) ผลลัพธ์ที่ฉันรู้มาอย่างไร …

30 multiple-comparisons  interpretation  eda 

อะไรคือการเลือกตัวแปร / คุณสมบัติที่คุณต้องการสำหรับการจำแนกเลขฐานสองเมื่อมีตัวแปร / คุณสมบัติมากกว่าการสังเกตในชุดการเรียนรู้ จุดมุ่งหมายที่นี่คือเพื่อหารือเกี่ยวกับขั้นตอนการเลือกคุณสมบัติที่ช่วยลดข้อผิดพลาดในการจัดหมวดหมู่ เราสามารถแก้ไขข้อความเพื่อความมั่นคง: สำหรับให้เป็นชุดการเรียนรู้จากการสังเกตการณ์จากกลุ่มผมดังนั้นคือขนาดของชุดการเรียนรู้ เราตั้งค่าเป็นจำนวนคุณลักษณะ (เช่นมิติของพื้นที่คุณลักษณะ) ให้หมายถึง -th พิกัดของ Pi∈{0,1}i∈{0,1}i \in \{0, 1\}{xi1,…,xini}{x1i,…,xnii}\{x_1^i,\dots, x_{n_i}^i\}iiin0+n1=nn0+n1=nn_0 + n_1 = npppx[i]x[i]x[i]iiix∈Rpx∈Rpx \in \mathbb{R}^p โปรดให้ข้อมูลอ้างอิงแบบเต็มหากคุณไม่สามารถให้รายละเอียดได้ แก้ไข (ปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง): ขั้นตอนที่เสนอในคำตอบด้านล่าง การเลือกไปข้างหน้าโลภ ขั้นตอนการเลือกตัวแปรสำหรับการจำแนกไบนารี การคัดลอกย้อนหลัง ขั้นตอนการเลือกตัวแปรสำหรับการจำแนกไบนารี การสแกน Metropolis / MCMC ขั้นตอนการเลือกตัวแปรสำหรับการจำแนกไบนารี ลงโทษการถดถอยโลจิสติก ขั้นตอนการเลือกตัวแปรสำหรับการจำแนกไบนารี เนื่องจากนี่คือวิกิชุมชนจึงสามารถมีการสนทนาและอัพเดตได้มากขึ้น ฉันมีข้อสังเกตหนึ่ง: ในแง่หนึ่งคุณทุกคนให้ขั้นตอนที่อนุญาตให้เรียงลำดับของตัวแปร แต่ไม่ใช่การเลือกตัวแปร (คุณค่อนข้างจะหลีกเลี่ยงวิธีการเลือกจำนวนฟีเจอร์ฉันเดาว่าคุณใช้การตรวจสอบไขว้กันหรือไม่?) คำตอบในทิศทางนี้ (เนื่องจากนี่คือวิกิชุมชนคุณไม่จำเป็นต้องเป็นนักเขียนคำตอบเพื่อเพิ่มข้อมูลเกี่ยวกับวิธีเลือกจำนวนตัวแปรหรือไม่ฉันเปิดคำถามในทิศทางนี้ที่นี่การตรวจสอบข้ามในมิติที่สูงมาก (เพื่อเลือกจำนวน ตัวแปรที่ใช้ในการจำแนกมิติที่สูงมาก) )

29 machine-learning  classification  multiple-comparisons  multivariate-analysis  feature-selection 

ฉันเพิ่งอ่านบทความนี้ซึ่งอธิบายถึงวิธีการคำนวณความสามารถในการทำซ้ำ (ความน่าเชื่อถือหรือความสัมพันธ์ภายในอินทราเน็ต) ของการวัดผ่านการสร้างแบบจำลองเอฟเฟกต์ผสม รหัส R จะเป็น: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = intercept_var/(intercept_var+residual_var) #compute n0, the repeatability adjustment n = as.data.frame(table(my_data$unit)) k = nrow(n) N = sum(n$Freq) n0 = (N-(sum(n$Freq^2)/N))/(k-1) #compute …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

สมมติว่าเรามีการเปรียบเทียบสถานการณ์หลายอย่างเช่นการโพสต์เฉพาะกิจการอนุมานทางสถิติที่คู่หรือเหมือนการถดถอยพหุคูณที่เราจะทำทั้งหมดmmmเปรียบเทียบ สมมติว่าเราต้องการสนับสนุนการอนุมานในทวีคูณเหล่านี้โดยใช้ช่วงความมั่นใจ 1. เราใช้การปรับเปรียบเทียบหลายรายการกับ CIs หรือไม่ นั่นคือเช่นเดียวกับการเปรียบเทียบหลายครั้งบังคับให้นิยามใหม่ของαα\alphaกับอัตราข้อผิดพลาดที่ครอบครัวฉลาด (FWER) หรืออัตราการค้นพบที่ผิดพลาด (FDR) หมายถึงความมั่นใจ (หรือความน่าเชื่อถือ1หรือความไม่แน่นอนหรือการทำนายหรืออนุมาน ... เลือกช่วงเวลาของคุณ) รับการเปลี่ยนแปลงที่คล้ายกันโดยการเปรียบเทียบหลายรายการ? ฉันรู้ว่าคำตอบเชิงลบที่นี่จะสงสัยคำถามที่เหลืออยู่ของฉัน 2. มีการแปลตรงไปตรงมาของขั้นตอนการปรับเปรียบเทียบหลายรายการตั้งแต่การทดสอบสมมติฐานไปจนถึงการประมาณช่วงเวลาหรือไม่? ยกตัวอย่างเช่นการปรับเปลี่ยนจะมุ่งเน้นไปที่การเปลี่ยนCI-levelCI-level\text{CI-level}ระยะในช่วงความเชื่อมั่น: CIθ=(θ^±t(1−CI-level)/2σ^θ)CIθ=(θ^±t(1−CI-level)/2σ^θ)\text{CI}_{\theta} = (\hat{\theta} \pm t_{(1-\text{CI-level)/2}}\hat{\sigma}_{\theta}) ? 3. เราจะจัดการกับขั้นตอนการควบคุมขั้นตอนขึ้นหรือลงสำหรับ CIs ได้อย่างไร การปรับอัตราข้อผิดพลาดที่เหมาะกับครอบครัวบางส่วนจากวิธีการทดสอบสมมติฐานเพื่ออนุมานคือ 'คงที่' ในการปรับที่เหมือนกันอย่างแม่นยำจะทำกับการอนุมานที่แยกจากกัน ตัวอย่างเช่นการปรับ Bonferroni ทำโดยการเปลี่ยนเกณฑ์การปฏิเสธจาก: ปฏิเสธถ้าp≤α2p≤α2p\le \frac{\alpha}{2}ถึง: ปฏิเสธถ้าp≤α2mp≤α2mp\le \frac{\frac{\alpha}{2}}{m} , แต่การปรับระดับขั้นตอนของ Holm-Bonferroni ไม่ใช่ 'คงที่' แต่ทำโดย: การสั่งซื้อครั้งแรกค่าpppน้อยที่สุดไปหามากที่สุดและจากนั้น ปฏิเสธถ้าp≤1−(1−α2)1m+1−ip≤1−(1−α2)1m+1−ip\le 1 - (1- …

26 confidence-interval  multiple-comparisons  inference 

นี่เป็นพื้นหลังเล็กน้อยเกี่ยวกับสถานการณ์ของฉัน: ข้อมูลของฉันอ้างถึงจำนวนเหยื่อที่กินโดยนักล่า เนื่องจากจำนวนเหยื่อมี จำกัด (มีให้ 25) ในการทดลองแต่ละครั้งฉันจึงมีคอลัมน์ "ตัวอย่าง" แสดงจำนวนเหยื่อที่มี (เช่น 25 ในการทดลองแต่ละครั้ง) และอีกชื่อเรียกว่า "นับ" ซึ่งเป็นจำนวนของความสำเร็จ ( จำนวนเหยื่อที่ถูกกิน) ฉันใช้การวิเคราะห์ตามตัวอย่างจากหนังสือ R เกี่ยวกับข้อมูลสัดส่วน (หน้า 578) ตัวแปรอธิบายคืออุณหภูมิ (4 ระดับซึ่งฉันถือว่าเป็นปัจจัย) และเพศของนักล่า (เห็นได้ชัดว่าเป็นเพศชายหรือเพศหญิง) ดังนั้นฉันจะลงเอยกับโมเดลนี้: model <- glm(y ~ Temperature+Sex+Temperature*Sex data=predator, family=quasibinomial) หลังจากได้รับตารางการวิเคราะห์ของ Deviance ปรากฎว่าอุณหภูมิและเพศ (แต่ไม่ใช่การมีปฏิสัมพันธ์) มีผลอย่างมากต่อการบริโภคเหยื่อ ตอนนี้ปัญหาของฉัน: ฉันต้องรู้ว่าอุณหภูมิแตกต่างกันคือฉันต้องเปรียบเทียบ 4 อุณหภูมิกับแต่ละอื่น ๆ ถ้าฉันมีโมเดลเชิงเส้นฉันจะใช้ฟังก์ชัน TukeyHSD แต่เมื่อฉันใช้ GLM ฉันไม่สามารถทำได้ …

25 r  generalized-linear-model  references  multiple-comparisons  tukey-hsd 

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) มักจะนำไปสู่การสำรวจ "รอยทาง" อื่น ๆ ที่ไม่จำเป็นต้องเป็นของชุดเริ่มต้นของสมมติฐาน ฉันต้องเผชิญกับสถานการณ์เช่นนี้ในกรณีของการศึกษาที่มีขนาดตัวอย่าง จำกัด และข้อมูลจำนวนมากที่รวบรวมผ่านแบบสอบถามที่แตกต่างกัน (ข้อมูลทางสังคม - ประชากรสถิติวิทยาหรือมาตรวิทยาทางการแพทย์ - เช่นการทำงานของจิตใจหรือร่างกายระดับความวิตกกังวล / วิตกกังวล ) มันเกิดขึ้นที่ EDA ช่วยเน้นความสัมพันธ์ที่ไม่คาดคิดบางอย่าง ("ไม่คาดหมาย" ซึ่งหมายความว่าพวกเขาไม่ได้รวมอยู่ในแผนการวิเคราะห์เบื้องต้น) ที่แปลเป็นคำถาม / สมมติฐานเพิ่มเติม ในกรณีของการ overfitting การขุดลอกข้อมูลหรือการสอดแนมจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ได้สรุป อย่างไรก็ตามเมื่อมีข้อมูลจำนวนมากมันค่อนข้างยาก (สำหรับนักวิจัยหรือแพทย์) ในการตั้งสมมติฐานที่ จำกัด ฉันอยากจะรู้ว่ามีวิธีการที่เป็นที่ยอมรับคำแนะนำหรือกฎง่ายๆที่อาจช่วยอธิบาย EDA ในกรณีศึกษาตัวอย่างขนาดเล็กหรือไม่

25 multiple-comparisons  epidemiology  small-sample  eda