Als «multiple-comparisons» getaggte Fragen

Was bringt es Ihnen, wenn Sie einen solchen ANOVA-Test in einer Situation zwischen Gruppen durchführen? Was tun Sie als Erstes nach dem Hoc-Test (Bonferroni, Šidák usw.) oder bei geplanten Vergleichstests? Warum nicht den ANOVA-Schritt komplett überspringen? Ich stelle fest, dass in einer solchen Situation der einzige Vorteil von ANOVA zwischen …

19 hypothesis-testing  anova  multiple-comparisons  post-hoc 

Sowohl in der Literatur zur familienbezogenen Fehlerrate (FWER) als auch zur Falschentdeckungsrate (FDR) gelten bestimmte Methoden zur Steuerung von FWER oder FDR als geeignet für abhängige oder unabhängige Tests. Zum Beispiel schrieb Holm 1979 in dem Aufsatz "Ein einfaches sequentiell rejektives Mehrfachtestverfahren", um seine Step-up-Šidák-Methode mit seiner Step-up-Bonferroni-Kontrollmethode zu vergleichen: …

18 multiple-comparisons  independence  non-independent  familywise-error  false-discovery-rate 

Lesen von Field's Discovering Statistics mit SPSS (3rd Edition) Ich war beeindruckt von den Post-Hoc-Tests in ANOVA. Für diejenigen, die die Fehlerrate des Typs I kontrollieren möchten, schlägt er Bonferroni oder Tukey vor und sagt (S. 374): Bonferroni ist leistungsstärker, wenn die Anzahl der Vergleiche gering ist, während Tukey leistungsstärker …

18 anova  multiple-comparisons  post-hoc  bonferroni  tukey-hsd 

Ich führte eine computerbasierte Bewertung verschiedener Methoden zur Anpassung eines bestimmten in den Paläowissenschaften verwendeten Modelltyps durch. Ich hatte ein umfangreiches Trainingsset und habe daher ein Testset nach dem Zufallsprinzip (geschichtete Zufallsauswahl) beiseite gelegt. Ich habe verschiedene Methoden an die Proben des Trainingssatzes angepasst und unter Verwendung der resultierenden Modelle …

17 r  mixed-model  multiple-comparisons  simulation  independence 

Ich möchte das Ähnlichkeitsmaß zwischen zwei geordneten Punktmengen berechnen - die unter Benutzer im Vergleich zu den unter Lehrer : Die Punkte sind Kurven im 3D-Raum, aber ich dachte, dass sich das Problem vereinfacht, wenn ich sie wie im Bild in zwei Dimensionen zeichne. Wenn sich die Punkte überlappen, sollte …

17 multiple-comparisons  similarities  curves  procrustes-analysis 

Ich habe gelesen, dass die Kontrolle von FDR weniger streng ist als die Kontrolle von FWER, wie in Wikipedia : FDR-Steuerverfahren üben eine weniger strenge Kontrolle über falsche Entdeckungen aus als FWER-Verfahren (Familywise Error Rate) (wie die Bonferroni-Korrektur). Dies erhöht die Leistung auf Kosten der Erhöhung der Fehlerrate vom Typ …

16 hypothesis-testing  multiple-comparisons  false-discovery-rate 

Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Ich analysiere einen Datensatz unter Verwendung eines gemischten Effektmodells mit einem festen Effekt (Bedingung) und zwei zufälligen Effekten (Teilnehmer aufgrund des innerhalb des Motivs und des Paares). Das Modell wurde mit dem erzeugten lme4Paket: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Als nächstes führte ich einen Likelihood-Ratio-Test dieses Modells gegen das Modell ohne festen Effekt (Bedingung) …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Um die Leistung eines neuen Klassifikator-Algorithmus zu bewerten, versuche ich, die Genauigkeit und die Komplexität (Big-O in Training und Klassifizierung) zu vergleichen. Aus dem maschinellen Lernen: Nach einer Überprüfung erhalte ich eine vollständige Liste der überwachten Klassifizierer, außerdem eine Genauigkeitstabelle zwischen den Algorithmen und 44 Testprobleme aus dem UCI-Daten-Repository . …

14 machine-learning  classification  multiple-comparisons  algorithms  time-complexity 

Ich erhielt Daten zur Analyse für eine Studie, in der die Auswirkungen einer Behandlung auf den Eisenspiegel zu vier verschiedenen Zeitpunkten untersucht wurden (vor der Behandlung endete die Tagesbehandlung, 4 Wochen nach der Behandlung und 2-4 Monate nach der Behandlung). Es gibt keine Kontrollgruppe. Sie prüfen, ob die Eisenspiegel zu …

14 repeated-measures  multiple-comparisons  wilcoxon-signed-rank 

Angenommen, ich möchte einen binären Klassifikator erstellen. Ich habe mehrere tausend Features und nur ein paar 10er Samples. Ich habe einen guten Grund zu der Annahme, dass die Klassenbezeichnung mit nur wenigen Funktionen genau vorhergesagt werden kann, aber ich habe keine Ahnung, welche . Ich möchte auch, dass die endgültige …

14 regression  logistic  multiple-comparisons  stepwise-regression 

Ich verstehe das Verfahren und was es steuert. Wie lautet also die Formel für den angepassten p-Wert in der BH-Prozedur für Mehrfachvergleiche? In diesem Moment wurde mir klar, dass das ursprüngliche BH keine angepassten p-Werte produziert, sondern nur die (nicht-) Ablehnungsbedingung angepasst hat: https://www.jstor.org/stable/2346101 . Gordon Smyth hat 2002 ohnehin …

14 hypothesis-testing  p-value  multiple-comparisons  false-discovery-rate 

Ich benutze die R "Multcomp" -Bibliothek ( http://cran.r-project.org/web/packages/multcomp/ ), um Dunnetts Test zu berechnen. Ich benutze das folgende Skript: Group <- factor(c("A","A","B","B","B","C","C","C","D","D","D","E","E","F","F","F")) Value <- c(5,5.09901951359278,4.69041575982343,4.58257569495584,4.79583152331272,5,5.09901951359278,4.24264068711928,5.09901951359278,5.19615242270663,4.58257569495584,6.16441400296898,6.85565460040104,7.68114574786861,7.07106781186548,6.48074069840786) data <- data.frame(Group, Value) aov <- aov(Value ~ Group, data) summary(glht(aov, linfct=mcp(Group="Dunnett"))) Wenn ich dieses Skript nun mehrmals über die R-Konsole ausführe, erhalte ich jedes …

13 r  multiple-comparisons 

Intro: Nachdem ich die Aufmerksamkeit zur Kenntnis genommen habe, die heute von dieser Frage erhalten wurde: " Kann ANOVA signifikant sein, wenn keiner der paarweisen t-Tests signifikant ist? " . Eine Vielzahl von inkongruenten Ergebnissen (zum Nennwert) kann auftreten, wenn die statistische Signifikanz als einfache Dichotomie aufgefasst und auf der …

13 hypothesis-testing  anova  statistical-significance  t-test  multiple-comparisons 

Ich arbeite an so etwas wie dem folgenden Problem. Ich habe eine Menge Benutzer und N Bücher. Jeder Benutzer erstellt eine geordnete Rangfolge aller Bücher, die er gelesen hat (was wahrscheinlich eine Teilmenge der N Bücher ist), z. B. Buch 1> Buch 40> Buch 25. Jetzt möchte ich diese einzelnen …

13 multiple-comparisons  ranking  recommender-system  bradley-terry-model