コミュニティの親愛なる仲間、
Sidak補正によって補正された複数のt検定を生成する方法を知っている人がいるかどうかを尋ねたいと思います。
https://en.wikipedia.org/wiki/%C5%A0id%C3%A1k_correction_for_t-test
特に、カテゴリ間の比較のために重回帰のコンテキストで使用したいと思います。
たとえば、ビッグクラスのデータテーブルを使用して、次のモデルを実行します：身長=体重+性別+年齢+年齢*性別。 ここで、相互作用項age * sexの各グループを、Sidak補正を使用して他のすべてのグループと比較したいと思います。
私はこれを何度も行う必要がないので、最終的な手紙のレポートを手動で作成することを気にしないでください。
どうもありがとうございました、
ロン
ロン、
不思議なことに、ボンフェローニ、テューキー、またはFDRでは得られないSidak補正によって何が得られますか？
-B
親愛な@Byron_JMP 、 質問してくれてありがとう
シダック修正は私に何も得ません。それでも、学術的な査読付きジャーナルの匿名の査読者から要求されたとき、私は他に選択肢がありませんでした。
基本的に、これは、類似した（または同一の）統計ツールが異なる分野で一般的に使用されているか、単に異なる名前が付けられている場合に時々遭遇するケースだと思います。 VIF対など。許容誤差、一定の対。インターセプト、ベータ対。標準化された係数など。
一方、このトピックについては、フィットモデルプラットフォームでアルファレベルを「手動で」設定してからスチューデントのt検定を実行する以外に、ボンフェローニを調整する方法が他にあるかどうかを教えてください。
問題は、カテゴリの数がそれぞれ異なるいくつかの要因で、モデルを数回実行する必要があることです。そのたびに、指定されたアルファが異なります。モデル全体よりも、アルファ設定をファクターごとに設定する方が良いのではないでしょうか。
私が現在行っているのは、必要な事後テストでモデルを実行し、スクリプトを保存してから、スクリプトをtweekして、要素ごとに異なるアルファを設定することです。
この方法を使用する人にとってのもう1つのポイントは、0.05以外の異なるアルファレベルを設定する場合、順序付けられた差異または詳細レポートのp値（色と星）のデフォルトのフォーマットが調整されていないときに、接続文字レポートが調整されることに注意してください！
このトピックに関する彼の経験を喜んで共有する人は誰でも歓迎します。
