Вы хотите контролировать FWER, но коррекция Bonferroni кажется слишком консервативной. Какое утверждение про процедуру Holm наиболее верное?
A
Holm контролирует FDR, а не FWER, и пригоден скорее для скрининга, чем для жёсткого контроля семейной ошибкиB
Holm применим только к оценкам эффекта и доверительным интервалам, а на p-value напрямую процедура не работаетC
Holm: пошаговая процедура с контролем FWER, обычно менее консервативная по сравнению с BonferroniD
Holm требует строгой независимости тестов, и при коррелированных проверках процедура теряет валидностьПравильный ответ.
Holm — это более мощная альтернатива Bonferroni для контроля FWER, основанная на пошаговой проверке p-value.Разбор
Holm сортирует p-value и последовательно сравнивает их с порогами, которые становятся менее строгими по мере продвижения. За счёт этого процедура часто отклоняет больше гипотез при том же контроле FWER, чем Bonferroni. Типичная ошибка — путать Holm с Benjamini–Hochberg, который контролирует FDR, а не FWER.
Можно заниматься бесплатно
Готовим вопросы…
Три вопроса по теме этой страницы, с объяснениями.
Ещё вопросы по теме «Множественные сравнения»
- Вы сделали множественные сравнения (`multiple comparisons`): 20 независимых проверок при `alpha = 0.05` и нашли одну метрику с `p-value = 0.04`. Что корректнее всего сказать про этот результат?
- Какая пара определений наиболее корректно описывает `FWER` и `FDR` при множественных проверках гипотез?
- 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`?
- Вы применяете процедуру `Benjamini–Hochberg` для контроля `FDR` на уровне 0.05 к 5 проверкам с отсортированными `p-value`: 0.004, 0.012, 0.018, 0.07, 0.2. Сколько гипотез будет отклонено?
- У вас два сценария: (1) критичное решение по безопасности, (2) поиск идей среди 50 метрик для следующего спринта. Какое сочетание контроля ошибок чаще всего разумно?
- Все вопросы по «Множественные сравнения» →