![]() |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
![]() |
![]()
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 6 Регистрация: 20.05.2025 Пользователь №: 39693 ![]() |
Здравствуйте!
Как рассчитывается поправка Холма-Бонферрони (сама формула мне известна и как бы понятна) при расчёте парных корреляций по Спирмену в одной группе. Матрица исходных данных достаточно разреженная. И, как следствие, при нескольких группах ( > 2 ) как посчитать поправку. Все прочитанные сообщения в разных темах допускают неоднозначные толкования. А что говорит Байес? С уважением. |
|
![]() |
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1218 Регистрация: 13.01.2008 Из: Челябинск Пользователь №: 4704 ![]() |
Здравствуйте! Как рассчитывается поправка Холма-Бонферрони (сама формула мне известна и как бы понятна) при расчёте парных корреляций по Спирмену в одной группе. Матрица исходных данных достаточно разреженная. И, как следствие, при нескольких группах ( > 2 ) как посчитать поправку. Все прочитанные сообщения в разных темах допускают неоднозначные толкования. А что говорит Байес? С уважением. По Байесу не подскажу((, сижу на частотной концепции. Пишут, что "In Bayesian statistics, multiple testing correction can be approached through various methods, including adjusting prior probabilities or using hierarchical models". Не пользовался. В рамках частотного подхода тот факт, что матрица сильно разрежена никак не будет влиять на поправку, т.к. эта разреженность уже "унаследована" р-значениями. Т.е. разреженность будет просто означать, что для каких-то пар показателей число пар наблюдений будет больше, а для каких-то пар меньше. Поэтому даже при идентичном значении коэффициента корреляции, объёмы выборок и следовательно р-значения будут отличаться. Поэтому нужно просто сформировать столбец всех парных р-значений и обсчитать. Когда-то давно считал вручную поправки последовательной техникой Бонферрони (метод Данн - Шидака), но это всё консервативно. Последнее время в публикациях чаще используют поправку на ожидаемое число ложных отклонений - False discovery rate (FDR) = поправка Беньямини - Хохберга. Считаю в R или онлайн, например здесь: https://tools.carbocation.com/FDR . Нужно просто вставить колонку р-значений с точкой в качестве разделителя и отправить. Есть онлайновые калькуляторы для других поправок, включая вашу. |
|
![]() |
![]() |
![]() ![]() |