Вы делаете 10 проверок и хотите контролировать FWER (вероятность хотя бы одной ошибки I рода) на уровне alpha=0.05. Какой порог для каждого теста задаёт поправка Bonferroni?

A0.05 как исходный порог: число проверок игнорируется и каждый тест сравнивается с тем же alpha напрямую без коррекции
B0.01 как результат деления alpha на 5 проверок вместо реального количества тестов в семействе, равного десяти
C0.005 как результат деления alpha = 0.05 на 10 проверок в семействе для контроля общей вероятности ошибки I рода
D0.5 как результат умножения alpha на 10 вместо деления, что делает порог более мягким и завышает число находок
Правильный ответ. Поправка Bonferroni делит исходный alpha на число проверок и для 10 тестов даёт порог 0.005.

Разбор

Логика поправки Bonferroni — сделать каждый отдельный тест более строгим, чтобы вероятность хотя бы одной ложной находки в семействе тестов оставалась ограниченной. При 10 проверках порог становится 0.05/10 = 0.005. Типичная ошибка — продолжать сравнивать каждую проверку с исходным alpha=0.05 и считать, что FWER всё ещё равен 0.05, или ошибочно делить на 5 либо умножать на 10.

Можно заниматься бесплатно

Готовим вопросы…

Три вопроса по теме этой страницы, с объяснениями.

Тренировать статистику в браузере

Ещё вопросы по теме «Множественные сравнения»