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統計測試裡面控制偽陽性的參數用 a 表示時,常用 5% 值做限制。 但是遇到多重測試的狀況,因為測試的次數多了,即使真正狀況是 虛無假說正確,也有機會 (a) 遇到偽陽狀況,及測到可以推翻虛無 假說的情況。 書上查到這時候可以把機率域值 (p-value) 調低: pk = p/k k 是測試的次數。 這樣就可以確定進行所有的測試還是只會遇到 a (5%) 的偽陽性。 有人知道這怎麼證明嗎? 另外,用較小的 pk 代替 p,雖然偽陽性控制了,但是這一來每次 測試要達到「有效果」的標準更嚴,不會把「本該有效果卻誤以為沒 效」的偽陰性機率提高了嗎? 怎樣控制偽陰性呢? 如果要做多重測試的話? --



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1F:→ andrew43: 採用power更好的矯正方法 08/28 07:46
2F:→ yhliu: 你的 "偽陽性" 在統計上稱 "型I誤", "偽陰性" 是 "型II誤" 08/28 07:49
3F:→ andrew43: 另,因目的不同,控制型一錯也有不同容許程度。不見得 08/28 07:51
4F:→ andrew43: 非得一個錯都不可發生。 08/28 07:51
5F:→ yhliu: 談 "型II誤" 或你所謂 "偽陰性" 要論真實值離假設值多遠才 08/28 07:52
6F:→ yhliu: 算 "陽性"(有差異、差異顯著等等). 08/28 07:54
7F:→ yhliu: 控制 "型II誤" 的方法是靠樣本大小. 08/28 07:55
8F:→ Pieteacher: 可以參考 FDR 08/28 12:15
9F:推 bruce89: google bonferroni 08/28 12:39
10F:→ recorriendo: 證明基本就是Markov inequality而已 08/28 21:16
11F:→ yhliu: 在多組資料相互比較時有整體多組資料有無差異之整體性檢定 08/31 07:10
12F:→ yhliu: 控制整體型I誤, 而個別兩兩比較則可以用較寬鬆方法. 但此 08/31 07:12
13F:→ yhliu: 處是比如一個研究報告中做了無數個檢定, 基於型I誤之被允 08/31 07:15
14F:→ yhliu: 許存在, 大量統計檢定中幾乎必然出現隨機性的 "顯著" 結論. 08/31 07:16
15F:→ yhliu: Bonerroni 是解決這種虛假顯著的重要方法, 卻也只是理論之 08/31 07:18
16F:→ yhliu: 談. 想像一個研究可能做多少次假說檢定? 列於報告中的不過 08/31 07:20
17F:→ yhliu: 是其中少數罷了. 即使如此, 也不可能真把每個檢定的顯著水 08/31 07:21
18F:→ yhliu: 準由 0.05 降為 0.0005 之類的, 更別說這樣做造成低檢定力 08/31 07:23
19F:→ yhliu: 難以令人接受. 因此, 真正關鍵還是在研究者心態: 別為那 08/31 07:25
20F:→ yhliu: "顯著" 結果沾沾自喜, 更別為之擴大解讀. 多點謙卑的心, 多 08/31 07:26
21F:→ yhliu: 點懷疑的精神, 對結果做保守的解釋吧! 08/31 07:27
22F:推 andy10217: 推樓上 11/01 12:18







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