Preguntas etiquetadas con multiple-comparisons

Mirando una situación ANOVA entre grupos, ¿qué obtienes al hacer una prueba ANOVA de este tipo primero, y luego hacer pruebas post-hoc (Bonferroni, Šidák, etc.) o comparaciones planificadas? ¿Por qué no omitir el paso ANOVA por completo? Entiendo que en tal situación, el único beneficio de ANOVA entre grupos es …

19 hypothesis-testing  anova  multiple-comparisons  post-hoc 

Tanto en la literatura de la tasa de error familiar (FWER) como de la tasa de descubrimiento falso (FDR), se dice que métodos particulares para controlar FWER o FDR son apropiados para pruebas dependientes o independientes. Por ejemplo, en el artículo de 1979 "Un procedimiento de prueba múltiple secuencialmente rechazado …

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

Lectura de estadísticas de descubrimientos de campo utilizando SPSS (3ª edición) Me sorprendió un poco acerca de las pruebas post-hoc en ANOVA. Para aquellos que quieran controlar la tasa de error Tipo I, sugiere Bonferroni o Tukey y dice (p. 374): Bonferroni tiene más poder cuando el número de comparaciones …

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

Realicé una evaluación por computadora de diferentes métodos para ajustar un tipo particular de modelo utilizado en las ciencias paleo. Tenía un conjunto de entrenamiento de gran tamaño y, por lo tanto, al azar (muestreo aleatorio estratificado) dejé de lado un conjunto de prueba. Ajusté diferentes métodos a las muestras …

17 r  mixed-model  multiple-comparisons  simulation  independence 

Me gustaría calcular la medida de similitud entre dos conjuntos ordenados de puntos, los que están en Usuario en comparación con los que están en Maestro : Los puntos son curvas en el espacio 3D, pero estaba pensando que el problema se simplifica si los trazo en 2 dimensiones como …

17 multiple-comparisons  similarities  curves  procrustes-analysis 

He leído que controlar FDR es menos estricto que controlar FWER, como en Wikipedia : Los procedimientos de control de FDR ejercen un control menos estricto sobre el descubrimiento falso en comparación con los procedimientos de tasa de error familiar (FWER) (como la corrección de Bonferroni). Esto aumenta la potencia …

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

Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …

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 

Estoy analizando un conjunto de datos utilizando un modelo de efectos mixtos con un efecto fijo (condición) y dos efectos aleatorios (participante debido al diseño del sujeto y al par). El modelo se ha generado con el lme4paquete: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). A continuación, realicé una prueba de razón de probabilidad de este …

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 

Para evaluar el rendimiento de un nuevo algoritmo clasificador, estoy tratando de comparar la precisión y la complejidad (big-O en entrenamiento y clasificación). De Machine Learning: una revisión obtengo una lista completa de clasificadores supervisados, también una tabla de precisión entre los algoritmos y 44 problemas de prueba del repositorio …

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

Me dieron datos para analizar en un estudio que analizaba los efectos de un tratamiento sobre los niveles de hierro en cuatro puntos de tiempo diferentes (antes del tratamiento, el día en que finalizó el tratamiento, 4 semanas después del tratamiento y 2-4 meses después del tratamiento). No hay grupo …

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

Supongamos que quiero construir un clasificador binario. Tengo varios miles de funciones y solo unas pocas decenas de muestras. Desde el conocimiento del dominio, tengo una buena razón para creer que la etiqueta de clase se puede predecir con precisión utilizando sólo unas pocas características, pero no tengo ni idea …

14 regression  logistic  multiple-comparisons  stepwise-regression 

Entiendo el procedimiento y lo que controla. Entonces, ¿cuál es la fórmula para el valor p ajustado en el procedimiento BH para comparaciones múltiples? Justo ahora me di cuenta de que el BH original no producía valores p ajustados, solo ajustaba la condición de (no) rechazo: https://www.jstor.org/stable/2346101 . Gordon Smyth …

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

Estoy usando la biblioteca R 'multcomp' ( http://cran.r-project.org/web/packages/multcomp/ ) para calcular la prueba de Dunnett. Estoy usando el script a continuación: 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"))) Ahora, si ejecuto este script a través de la Consola R …

13 r  multiple-comparisons 

Introducción: Habiendo notado la atención recibida hoy por esta pregunta, " ¿Puede ANOVA ser significativo cuando ninguna de las pruebas t por pares lo es? ", Pensé que podría volver a enmarcarlo de una manera interesante que mereciera su propio conjunto de respuestas. . Una variedad de resultados incongruentes (al …

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

Estoy trabajando en algo como el siguiente problema. Tengo un montón de usuarios y N libros. Cada usuario crea una clasificación ordenada de todos los libros que ha leído (que probablemente sea un subconjunto de los N libros), por ejemplo, Libro 1> Libro 40> Libro 25. Ahora quiero convertir estas …

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