Preguntas etiquetadas con multiple-comparisons

Señala situaciones en las que a uno le preocupa alcanzar la potencia y el tamaño deseados cuando se realiza más de una prueba de hipótesis.

4
Mira y encontrarás (una correlación)
Tengo varios cientos de medidas. Ahora, estoy considerando utilizar algún tipo de software para correlacionar cada medida con cada medida. Esto significa que hay miles de correlaciones. Entre estos debería haber (estadísticamente) una alta correlación, incluso si los datos son completamente aleatorios (cada medida tiene solo unos 100 puntos de …
5
¿Es una buena idea ajustar los valores p en una regresión múltiple para comparaciones múltiples?
Supongamos que es un investigador / econométrico de ciencias sociales que intenta encontrar predictores relevantes de la demanda de un servicio. Tiene 2 variables de resultado / dependientes que describen la demanda (utilizando el servicio sí / no y el número de ocasiones). Tiene 10 variables predictoras / independientes que …
5
El significado de "dependencia positiva" como condición para usar el método habitual para el control FDR
Benjamini y Hochberg desarrollaron el primer método (y aún más utilizado, creo) para controlar la tasa de descubrimiento falso (FDR). Quiero comenzar con un montón de valores de P, cada uno para una comparación diferente, y decidir cuáles son lo suficientemente bajos como para ser llamados un "descubrimiento", controlando el …
3
Contradicción de significación en la regresión lineal: prueba t significativa para un coeficiente vs estadística F global no significativa
Estoy ajustando un modelo de regresión lineal múltiple entre 4 variables categóricas (con 4 niveles cada una) y una salida numérica. Mi conjunto de datos tiene 43 observaciones. La regresión me da los siguientes valores de la prueba para cada coeficiente de pendiente: . Por lo tanto, el coeficiente para …
3
¿Por qué hay una diferencia entre calcular manualmente un intervalo de confianza del 95% de regresión logística y usar la función confint () en R?
Queridos todos, he notado algo extraño que no puedo explicar, ¿verdad? En resumen: el enfoque manual para calcular un intervalo de confianza en un modelo de regresión logística y la función R confint()dan resultados diferentes. He estado pasando por la regresión logística aplicada de Hosmer & Lemeshow (2a edición). En …
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 
1
Comparaciones múltiples en un modelo de efectos mixtos
Estoy tratando de analizar algunos datos usando un modelo de efectos mixtos. Los datos que recopilé representan el peso de algunos animales jóvenes de diferentes genotipos a lo largo del tiempo. Estoy usando el enfoque propuesto aquí: https://gribblelab.wordpress.com/2009/03/09/repeated-measures-anova-using-r/ En particular estoy usando la solución # 2 Entonces tengo algo como …
6
Procedimiento de selección variable para clasificación binaria.
¿Cuál es la selección de variables / características que prefiere para la clasificación binaria cuando hay muchas más variables / características que observaciones en el conjunto de aprendizaje? El objetivo aquí es discutir cuál es el procedimiento de selección de características que reduce mejor el error de clasificación. Podemos corregir …
1
Calcular la repetibilidad de los efectos de un modelo más antiguo
Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_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 
2
¿Deberíamos abordar los ajustes de comparaciones múltiples al usar intervalos de confianza?
Supongamos que tenemos un escenario de comparaciones múltiples, como la inferencia post hoc en estadísticas por pares, o como una regresión múltiple, donde estamos haciendo un total de mmm comparaciones. Supongamos también que nos gustaría apoyar la inferencia en estos múltiplos utilizando intervalos de confianza. 1. ¿Aplicamos múltiples ajustes de …
2
¿Cómo hacer frente al análisis de datos exploratorios y al dragado de datos en estudios de muestras pequeñas?
El análisis de datos exploratorios (EDA) a menudo conduce a explorar otras "pistas" que no necesariamente pertenecen al conjunto inicial de hipótesis. Me enfrento a tal situación en el caso de estudios con un tamaño de muestra limitado y muchos datos recopilados a través de diferentes cuestionarios (datos sociodemográficos, escalas …
Al usar nuestro sitio, usted reconoce que ha leído y comprende nuestra Política de Cookies y Política de Privacidad.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.