Als «multiple-comparisons» getaggte Fragen

Signalisiert Situationen, in denen es darum geht, die beabsichtigte Leistung und Größe zu erreichen, wenn mehr als ein Hypothesentest durchgeführt wird.

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40.000 neurowissenschaftliche Artikel könnten falsch sein
Ich habe diesen Artikel im Economist über ein anscheinend verheerendes Papier [1] gesehen, das Zweifel an "etwa 40.000 veröffentlichten [fMRI] -Studien" aufwirft. Der Fehler liege an "falschen statistischen Annahmen". Ich habe das Papier gelesen und sehe, dass es teilweise ein Problem mit mehreren Vergleichskorrekturen ist, aber ich bin kein fMRI-Experte …
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Schau und du wirst finden (eine Korrelation)
Ich habe mehrere hundert Messungen. Jetzt überlege ich mir, irgendeine Art von Software zu verwenden, um jede Maßnahme mit jeder Maßnahme in Beziehung zu setzen. Dies bedeutet, dass es Tausende von Korrelationen gibt. Darunter sollte (statistisch) eine hohe Korrelation bestehen, auch wenn die Daten vollständig zufällig sind (jede Messung hat …
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Ist es eine gute Idee, die p-Werte in einer multiplen Regression für multiple Vergleiche anzupassen?
Nehmen wir an, Sie sind ein sozialwissenschaftlicher Forscher / Ökonometriker, der versucht, relevante Prädiktoren für die Nachfrage nach einer Dienstleistung zu finden. Sie haben 2 ergebnis- / abhängige Variablen, die den Bedarf beschreiben (unter Verwendung des Dienstes yes / no und der Anzahl der Fälle). Sie haben 10 Prädiktor- / …
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Warum ist der Mehrfachvergleich ein Problem?
Ich finde es schwierig zu verstehen, worum es bei mehreren Vergleichen wirklich geht . Mit einer einfachen Analogie wird gesagt, dass eine Person, die viele Entscheidungen treffen wird, viele Fehler machen wird. Daher wird sehr konservative Vorsichtsmaßnahme angewendet, wie die Bonferroni-Korrektur, um die Wahrscheinlichkeit, dass diese Person einen Fehler macht, …
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Die Bedeutung von „positiver Abhängigkeit“ als Bedingung für die Verwendung der für die FDR-Kontrolle üblichen Methode
Benjamini und Hochberg entwickelten die erste (und meines Erachtens immer noch am weitesten verbreitete) Methode zur Kontrolle der Falschentdeckungsrate (FDR). Ich möchte mit einer Reihe von P-Werten beginnen, von denen jeder für einen anderen Vergleich dient, und entscheiden, welche niedrig genug sind, um als "Entdeckung" bezeichnet zu werden, und den …
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Signifikanzwiderspruch in der linearen Regression: signifikanter t-Test für einen Koeffizienten gegenüber nicht signifikanter Gesamt-F-Statistik
Ich passe ein Modell mit mehreren linearen Regressionen zwischen 4 kategorialen Variablen (mit jeweils 4 Ebenen) und einer numerischen Ausgabe an. Mein Datensatz enthält 43 Beobachtungen. Die Regression gibt mir die folgenden Werte aus dem Test für jeden Steigungskoeffizienten: . Somit ist der Koeffizient für den vierten Prädiktor bei einem …
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Warum gibt es einen Unterschied zwischen der manuellen Berechnung eines Konfidenzintervalls für eine logistische Regression von 95% und der Verwendung der Funktion confint () in R?
Sehr geehrte Damen und Herren, mir ist etwas Merkwürdiges aufgefallen, das ich Ihnen nicht erklären kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der manuelle Ansatz zur Berechnung eines Konfidenzintervalls in einem logistischen Regressionsmodell und die R-Funktion confint()unterschiedliche Ergebnisse liefern. Ich habe die angewandte logistische Regression von Hosmer & Lemeshow (2. Auflage) …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Mehrfachvergleiche an einem Mixed-Effects-Modell
Ich versuche, einige Daten mit einem gemischten Effektmodell zu analysieren. Die von mir gesammelten Daten repräsentieren das Gewicht einiger Jungtiere unterschiedlichen Genotyps im Zeitverlauf. Ich verwende den hier vorgeschlagenen Ansatz: https://gribblelab.wordpress.com/2009/03/09/repeated-measures-anova-using-r/ Insbesondere verwende ich Lösung # 2 Also ich habe sowas require(nlme) model <- lme(weight ~ time * Genotype, random …
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Daten "Erkundung" vs. Daten "Schnüffeln" / "Foltern"?
Oft bin ich auf informelle Warnungen vor "Datenschnüffeln" gestoßen (hier ist ein amüsantes Beispiel ), und ich glaube, ich habe eine intuitive Vorstellung davon, was das ungefähr bedeutet und warum es ein Problem sein könnte. Andererseits scheint die "explorative Datenanalyse" ein absolut seriöses Verfahren in der Statistik zu sein, zumindest …
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Variablenauswahlverfahren für die binäre Klassifikation
Welche Variablen- / Merkmalsauswahl bevorzugen Sie für die binäre Klassifizierung, wenn der Lernsatz viel mehr Variablen / Merkmale als Beobachtungen enthält? Ziel ist es, zu diskutieren, durch welches Merkmalauswahlverfahren der Klassifizierungsfehler am besten reduziert wird. Wir können Notationen fix für Konsistenz: für , lassen Sie { x i 1 , …
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Berechnung der Wiederholbarkeit von Effekten aus einem früheren Modell
Ich bin gerade auf diese Arbeit gestoßen , in der beschrieben wird, wie die Wiederholbarkeit (auch bekannt als Zuverlässigkeit, auch bekannt als Intraclass-Korrelation) einer Messung über Mixed-Effects-Modellierung berechnet wird. Der R-Code wäre: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Sollten wir bei der Verwendung von Konfidenzintervallen mehrere Vergleichsanpassungen berücksichtigen?
Angenommen, wir haben ein Szenario mit mehreren Vergleichen, z. B. eine Post-Hoc- Folgerung für paarweise Statistiken oder eine multiple Regression, bei der wir insgesamt Vergleiche durchführen. Angenommen, wir möchten die Inferenz in diesen Multiplikatoren mithilfe von Konfidenzintervallen unterstützen.mmm 1. Wenden wir mehrere Vergleichsanpassungen auf CIs an? Das heißt, genau wie …
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Wie gehe ich mit explorativer Datenanalyse und Datenbaggerung in Studien mit kleinen Stichproben um?
Die explorative Datenanalyse (EDA) führt häufig dazu, dass andere "Spuren" untersucht werden, die nicht unbedingt zum ursprünglichen Satz von Hypothesen gehören. Bei Studien mit einer begrenzten Stichprobengröße und einer Vielzahl von Daten, die über verschiedene Fragebögen gesammelt wurden (soziodemografische Daten, neuropsychologische oder medizinische Maßstäbe - z. B. geistige oder körperliche …
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