モデルの適合で 2 つの線形対比を作成する場合、ボンフェローニ補正を使用する必要がありますか?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />私は一連の一変量 REML モデルを実施しており、事前に計画された 2 つの直交対比があります。 タイプ I のエラーを防ぐために許容可能なアルファを修正する必要があるのか、それとも 2 番目のコントラストを追加するときに JMP プログラムでこの修正が考慮されるのか疑問に思っています。
Re: Fit Model で 2 つの線形対比を作成する場合、Bonferroni 補正を使用する必要がありますか?提案をありがとう、すべてが間違いなく役立ちます!
Re: Fit Model で 2 つの線形対比を作成する場合、Bonferroni 補正を使用する必要がありますか?FDR Pvalue アドインについて言及していただきありがとうございます。 これは、Modeling の Response Screening として知られる JMP に組み込まれています。
Re: Fit Model で 2 つの線形対比を作成する場合、Bonferroni 補正を使用する必要がありますか?少し控えめなオプションは、ボンフェローニ・ホルム法です。最初の検定が統計的に有意であった場合、小さい p 値を最初にアルファ/2 レベルでテストする必要があります。次に、他の p 値を計画したアルファ レベルでテストできます。
複数のテストの問題に対処するためのもう 1 つのオプションは、誤発見率アプローチ (FDR アプローチ) です。
Re: Fit Model で 2 つの線形対比を作成する場合、Bonferroni 補正を使用する必要がありますか?JMPは、使用時に自動的に調整を行いませんカスタムテストから見積りコントラストを追加するメニュー。 ボンフェローニ補正を適用できます。 （注、比較数が多い場合はボンフェローニ補正保守的すぎる可能性がある.)
