Analizler · Orta · 3 dk okuma
Çoklu karşılaştırma sorunu
Yirmi test yaparsanız, gerçekte hiçbir fark olmasa bile biri şans eseri anlamlı çıkabilir.
Risk nasıl büyür?
| Test sayısı | En az bir yanlış pozitif olasılığı |
|---|---|
| 1 | %5 |
| 3 | %14 |
| 5 | %23 |
| 10 | %40 |
| 20 | %64 |
Düzeltme yöntemleri
- Bonferroni: α'yı test sayısına böler. 5 test için her biri p < .01 olmalıdır.
- Holm: p değerlerini küçükten büyüğe sıralar, en küçüğü α/k, sonrakini α/(k−1) ile karşılaştırır. Bonferroni'den daha güçlüdür.
- Benjamini–Hochberg: yanlış keşif oranını kontrol eder; çok sayıda keşif amaçlı test için uygundur.
Örnek
Beş alt boyutta cinsiyet farkı sınandı; p değerleri .004, .011, .020, .041, .380. Holm ile: .004 < .010 ✓, .011 < .0125 ✓, .020 < .0167 ✗ → ilk iki fark anlamlı kabul edilir, gerisi değil. Düzeltme yapılmasaydı dört fark anlamlı sayılacaktı.
Pratik öneri
Tezde birincil hipotezleri önceden yazın. Ek olarak baktığınız alt grup ve maddeleri “keşif amaçlı analizler” başlığıyla raporlayın ve yalnız anlamlı çıkanları seçerek sunmayın.
Sık yapılan hatalar
- Onlarca korelasyon hesaplayıp yalnız anlamlı olanları raporlamak.
- Düzeltilmiş p değerini mi, düzeltilmiş α'yı mı kullandığınızı belirtmemek.
İlgili yazılar
Bilmediğiniz bir terim mi var? İstatistik sözlüğüne bakın.
Bu konuda verinizle destek almak ister misiniz?
Danışma başlat