Bonferroni 테스트 란 무엇입니까?
Bonferroni 테스트는 통계 분석에 사용되는 다중 비교 테스트 유형입니다. 다중 비교로 여러 가설 검정을 수행 할 때 결과적으로 종속 변수의 통계적 유의성이없는 경우에도 결과가 발생할 수 있습니다.
특정 테스트에서 99 %의 정확한 결과가 나오면 100 개의 테스트를 실행하면 믹스 어딘가에 잘못된 결과가 발생할 수 있습니다. Bonferroni 테스트는 비교 테스트 중에 조정하여 데이터가 통계적으로 유의미하게 나타나는 것을 방지하려고합니다.
"Bonferroni 보정"또는 "Bonferroni 조정"이라고도하는 Bonferroni 테스트는 각 테스트의 "p"값이 알파를 테스트 수로 나눈 값과 같아야 함을 나타냅니다.
주요 테이크 아웃
- Bonferroni 테스트는 통계 분석에 사용되는 다중 비교 테스트 유형입니다. 다중 비교로 가설 검정 중에 오류 또는 오 탐지가 발생할 수 있습니다. Bonferroni는 데이터가 통계적으로 유의미하게 나타나는 것을 방지하기 위해 검정 또는 조정을 설계했습니다.
Bonferroni 테스트 이해
Bonferroni 테스트는 그것을 개발 한 이탈리아 수학자 Carlo Emilio Bonferroni (1892–1960)의 이름을 딴 것입니다. 다른 유형의 다중 비교 테스트에는 Scheffe의 테스트와 Tukey-Kramer 방법 테스트가 포함됩니다. Bonferroni 테스트에 대한 비판은 너무 보수적이고 중요한 결과를 얻지 못할 수 있다는 것입니다.
통계에서 귀무 가설은 본질적으로 비교되는 두 데이터 세트간에 통계적 차이가 없다는 믿음입니다. 가설 검정에는 귀무 가설을 확인하거나 거부하기 위해 통계 샘플을 테스트하는 것이 포함됩니다. 테스트는 모집단 또는 그룹의 무작위 샘플을 수집하여 수행됩니다. 귀무 가설을 테스트하는 동안 대립 가설도 테스트하여 두 결과가 상호 배타적입니다.
그러나 귀무 가설을 검정하면 허위 양성 결과가 발생할 수 있습니다. 이 오류를 Type-1 오류라고하며 결과적으로 오류 비율이 테스트에 할당됩니다. 즉, 특정 비율의 결과가 오류를 일으킬 가능성이 있습니다.
예를 들어, 5 %의 오류율이 일반적으로 테스트에 할당 될 수 있습니다. 즉, 5 %의 시간에 오 탐지가 있음을 의미합니다. 5 % 오류율을 알파 레벨이라고합니다. 그러나 테스트에서 많은 비교를 수행하는 경우 각 비교의 오류율이 결과에 영향을 미쳐 여러 개의 오 탐지를 생성 할 수 있습니다.
Bonferroni는 여러 비교가있는 가설 검정에서 증가 된 오류율을 수정하는 방법을 설계했습니다. Bonferroni의 조정은 테스트 수를 가져와 알파 값으로 나누어 계산합니다. 이 예의 5 % 오류율을 사용하면 두 번의 테스트에서 0.025 또는 (.05 / 2)의 오류율이 발생하는 반면 4 개의 테스트에서는.0125 또는 (.05 / 4)의 오류율이 발생합니다.
