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Taxa de erro experimental vs. taxa de erro familiar: qual é a diferença e por que isso importa?
A análise de dados e a estatística são uma parte indispensável da pesquisa científica atual, especialmente no processo de teste de hipóteses. Entretanto, quando os pesquisadores conduzem vários testes de hipóteses, controlar a proporção de erros se torna particularmente importante. Neste ponto, precisamos entender a diferença entre a taxa de erro experimental (EER) e a taxa de erro familiar (FWER), e por que devemos controlar uma ou ambas.
A taxa de erro familiar é a probabilidade de cometer pelo menos um erro do tipo I ao executar um conjunto de testes de hipóteses.
O conceito de taxa de erro familiar
O conceito de taxa de erro familiar foi proposto pelo estatístico John Tukey em 1953. Ele é direcionado especificamente a um conjunto específico de testes, ou seja, uma "família" de testes. Em estatística, um erro Tipo I ocorre quando você rejeita erroneamente uma hipótese que é realmente verdadeira (ou seja, nula). Isso significa que quando vários testes são realizados, se algum deles estiver errado, o resultado geral será afetado.
A taxa de erro experimental descreve a probabilidade de cometer pelo menos um erro Tipo I em um determinado experimento.
A importância da taxa de erro experimental
A taxa de erro experimental, por sua vez, concentra-se nos testes de todo o experimento, o que inclui todos os testes realizados em um experimento. Essa configuração significa que, ao analisar os resultados, se algum teste for falso, o resultado geral deve ser considerado cuidadosamente.
Por que é importante distinguir entre os dois?
Entender a diferença entre esses dois conceitos é fundamental para interpretar corretamente os resultados da pesquisa. Como o FWER é um controle de erro para um conjunto de testes de hipóteses, e o EER se concentra mais na repetibilidade e confiabilidade de todo o experimento, essa distinção pode ajudar pesquisadores acadêmicos a interpretar e refletir sobre os resultados dos testes de hipóteses com mais precisão.
Estratégias para controlar taxas de erro
Existem várias maneiras de controlar essas taxas de erro, incluindo o procedimento de Bonferroni, o procedimento de Šidák e outros.
Esses métodos são projetados para reduzir a chance de erro ao realizar vários testes. Por exemplo, o método Ferroni reduz a taxa geral de erro ao distribuir o nível de significância entre os testes. O método Shidak fornece um meio de controle mais poderoso, mas ligeiramente melhorado.
O impacto das taxas de erro familiares e experimentais
Controlar a taxa de erro familiar pode ser uma prioridade em muitas situações, especialmente quando os resultados do estudo podem ter um impacto significativo nas decisões clínicas ou políticas. Em contraste, taxas de erro experimentais são normalmente usadas em métodos que exigem maior diversidade e flexibilidade.
ConclusãoEm resumo, embora tanto a taxa de erro familiar quanto a taxa de erro experimental tenham como objetivo evitar erros do Tipo I ao conduzir múltiplos testes de hipóteses, seus cenários aplicáveis e estratégias de controle são diferentes. Entender essas diferenças ajudará os pesquisadores a fazer melhores escolhas ao projetar experimentos.
Então, como você equilibra o trade-off entre controlar a taxa de erro familiar e a taxa de erro experimental ao projetar experimentos e analisar dados?
