Bonferroni Testi Nedir?
Bonferroni testi, istatistiksel analizde kullanılan bir çoklu karşılaştırma testidir. Birden fazla karşılaştırmayla bir dizi hipotez testi yaparken, sonuçta, bağımlı değişkenin istatistiksel önemini, hiç olmasa bile, gösteren bir sonuç ortaya çıkabilir.
Belirli bir test zamanın% 99'unda doğru sonuçlar verirse, 100 testin yapılması karışımın bir yerinde yanlış sonuca yol açabilir. Bonferroni testi, karşılaştırma testi sırasında bir ayarlama yaparak verilerin yanlış görünmesini istatistiksel olarak anlamlı olarak önlemeye çalışır.
"Bonferroni düzeltmesi" veya "Bonferroni ayarı" olarak da bilinen Bonferroni testi, her test için "p" değerinin alfa değerine, test sayısına bölünmesi gerektiğini gösterir.
Önemli Çıkarımlar
- Bonferroni testi, istatistiksel analizde kullanılan bir çoklu karşılaştırma testidir. Birden fazla karşılaştırma ile hipotez testi sırasında hatalar veya yanlış pozitifler meydana gelebilir.Bonferroni, verilerin hatalı görünmesinin istatistiksel olarak anlamlı olmasını önlemek için bir test veya ayar tasarlamıştır.
Bonferroni Testini Anlama
Bonferroni testi, onu geliştiren İtalyan matematikçi Carlo Emilio Bonferroni (1892-1960) için adlandırılmıştır. Diğer çoklu karşılaştırma testleri, Scheffe testi ve Tukey-Kramer yöntem testini içerir. Bonferroni testinin bir eleştirisi, çok muhafazakar olduğu ve bazı önemli bulguları yakalayamayabileceğidir.
İstatistiklerde, boş bir hipotez aslında karşılaştırılan iki veri kümesi arasında istatistiksel bir fark olmadığı inancıdır. Hipotez testi, boş bir hipotezi doğrulamak veya reddetmek için istatistiksel bir numunenin test edilmesini içerir. Test, bir popülasyonun veya grubun rastgele bir örneğini alarak gerçekleştirilir. Sıfır hipotezi test edilirken, alternatif hipotez de test edilir, böylece iki sonuç birbirini dışlar.
Bununla birlikte, sıfır hipotezinin herhangi bir testinde, yanlış pozitif bir sonucun oluşabileceği beklentisi vardır. Bu hataya Tip-1 hatası denir ve sonuç olarak sınamaya bir hata oranı atanır. Başka bir deyişle, sonuçların belirli bir yüzdesi muhtemelen bir hata verecektir.
Örneğin, bir teste genellikle% 5'lik bir hata oranı atanabilir, bu da zamanın% 5'inin yanlış pozitif olacağı anlamına gelir. % 5 hata oranına alfa seviyesi denir. Ancak, bir testte birçok karşılaştırma yapıldığında, her karşılaştırma için hata oranı sonuçları etkileyerek birden fazla yanlış pozitif oluşturabilir.
Bonferroni, çoklu karşılaştırmalara sahip hipotez testlerinde artan hata oranlarını düzeltmek için bir yöntem tasarladı. Bonferroni'nin ayarlaması, testlerin sayısı alınarak ve alfa değerine bölünmesiyle hesaplanır. Örneğimizden% 5 hata oranı kullanıldığında, iki test 0, 025 veya (.05 / 2) hata oranı verirken, dört test 0, 005 veya (.05 / 4) hata oranına sahip olacaktır.