La correction de Bonferroni est un outil pour ajuster les résultats statistiques pour des comparaisons multiples. Par exemple, si nous testons une hypothèse au niveau p = 0,05, alors nous avons une chance de faire une erreur de type I de 5%, ce qui est, de rejeter à tort l'hypothèse nulle. Mais si nous testons plusieurs hypothèses, la chance de faire une erreur de type I sur l'un d'eux augmente. procédures de comparaison tels que tentative de Bonferroni pour tenir compte de cela, mais si ces outils sont nécessaires, et comment ils sont utilisés au mieux, est, en tant que statisticien de Jacob Cohen a noté, "une question sur laquelle des gens raisonnables peuvent différer."
Instructions
1 Calculer le nombre de comparaisons que vous avez faites. Par exemple, supposons que vous comparez les hauteurs de trois groupes de personnes (groupe A, groupe B, groupe C). Ensuite, vous pourriez faire 3 comparaisons (A contre B, A contre C et B contre C).
2 Décider sur un «sage famille» p-valeur appropriée, à savoir, la p-valeur que vous voulez pour cette famille de comparaisons. Le plus souvent, ce sera 0,05, mais d'autres choix sont possibles.
3 Divisez la p-valeur à l'étape 2 par le nombre de comparaisons à l'étape 1 et l'utiliser comme Bonferroni corrigé p-valeur; à-dire, de rejeter l'hypothèse nulle à la valeur de la famille sage de 0,05 si la comparaison individuelle a une p-valeur inférieure à cela.