Language
Country/Area
No result found
Экспериментальный коэффициент ошибок против семейного коэффициента ошибок: в чем разница и почему это важно?
Анализ данных и статистика являются неотъемлемой частью современных научных исследований, особенно в процессе проверки гипотез. Однако когда исследователи проводят множественные проверки гипотез, контроль доли ошибок становится особенно важным. На этом этапе мы должны понять разницу между экспериментальной частотой ошибок (EER) и семейной частотой ошибок (FWER), а также почему мы должны контролировать одну или обе.
Частота ошибок по семействам — это вероятность совершения хотя бы одной ошибки первого типа при выполнении набора проверок гипотез.
Концепция коэффициента ошибок в зависимости от семьи
Концепция коэффициента ошибок по семьям была предложена статистиком Джоном Тьюки в 1953 году. Он специально ориентирован на определенный набор тестов, а именно «семейство» тестов. В статистике ошибка первого рода возникает, когда вы ошибочно отвергаете гипотезу, которая на самом деле верна (т. е. равна нулю). Это означает, что при проведении нескольких тестов, если хотя бы один из них окажется неверным, это повлияет на общий результат.
Экспериментальная частота ошибок описывает вероятность совершения хотя бы одной ошибки первого рода в рамках данного эксперимента.
Значимость экспериментальной ошибки
Между тем, показатель экспериментальной ошибки фокусируется на тестировании в течение всего эксперимента, который включает все тесты, выполненные в ходе эксперимента. Такая настройка означает, что при анализе результатов, если хотя бы один тест окажется ложным, необходимо тщательно рассмотреть общий результат.
Почему важно различать эти два понятия?
Понимание разницы между этими двумя понятиями имеет решающее значение для правильной интерпретации результатов исследования. Поскольку FWER представляет собой контроль ошибок для набора проверок гипотез, а EER больше фокусируется на повторяемости и надежности всего эксперимента, это различие может помочь академическим исследователям более точно интерпретировать и осмысливать результаты проверки гипотез.
Стратегии контроля частоты ошибок
Существуют различные способы контроля этих ошибок, включая процедуру Бонферрони, процедуру Шидака и другие.
Эти методы призваны снизить вероятность ошибки при проведении нескольких тестов. Например, метод Феррони снижает общую частоту ошибок за счет распределения уровня значимости между тестами. Метод Шидака обеспечивает более мощный, но несколько улучшенный способ контроля.
Влияние частоты ошибок, связанных с семьей и экспериментом
Контроль частоты ошибок в отношении семей может быть приоритетом во многих ситуациях, особенно когда результаты исследования могут оказать существенное влияние на клинические или политические решения. Напротив, экспериментальные показатели ошибок обычно используются в методах, требующих большего разнообразия и гибкости. Заключение
Подводя итог, можно сказать, что хотя как коэффициент ошибок по семействам, так и коэффициент экспериментальных ошибок предназначены для предотвращения ошибок первого типа при проведении множественных проверок гипотез, применимые к ним сценарии и стратегии контроля различны. Понимание этих различий поможет исследователям сделать более обоснованный выбор при планировании экспериментов.
Итак, как найти компромисс между контролем частоты ошибок по семействам и частотой экспериментальных ошибок при планировании экспериментов и анализе данных?
