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Wenn Ihr System experimentelle Fehlerraten aufweist, kann diese Anleitung hilfreich sein. g.die Wahrscheinlichkeit, einen Fehler erster Art über die gesamte Studie in einem Test in verschiedenen Vergleichen zu begehen. Die experimentelle Fehlerrate unterscheidet sich wunderbar von der Testfehlerrate, die im Wesentlichen die Wahrscheinlichkeit darstellt, dass ein Typ-I-Fehler bei der Durchführung eines bestimmten Tests auftritt, was auch als Vergleich geschätzt wird.
Beim abschließenden diversen Vergleichstest sehen Sie die Wahrscheinlichkeit, mit der mindestens ein Typ-I-Fehler unter Verwendung einer ungeschnittenen explorativen Studie verbunden ist. Die Provisionszahlung für experimentelle Fehler unterscheidet sich von den Fehlerzeiten auf Testebene, d. h. der Wahrscheinlichkeit, dass ein Typ-I-Fehler im Sprachbereich während eines bestimmten Tests oder Vergleichs auftritt.
g.
Wir würden wahrscheinlich zwei Grundkonzepte analysieren. Zum Beispiel ANOVA durch Ausführen von zwei Tests mit mehreren Stichproben. Zum Beispiel, um zu entscheiden, ob die Einbeziehung der Nullhypothese abgelehnt werden soll oder nicht
H 0 : μ 9 = 2 = 3
Wie hoch ist die experimentelle Fehlerrate gegenüber Tukey-Mehrfachvergleichen?
HSD-Methode von Tewkis. Bei jeder experimentellen Fehlerquote von 5 % und drei Medikamenten würden wir zwei verschiedene Öl- und Gassorten abwägen. 5 oder mehr ∕ 2 = 2. mehrere Schlussfolgerung 6. Das heißt, STANDARD ist sehr vielzahlig von MULTI, aber keiner der anderen angenehmen Vergleiche macht Sinn.
Wir können drei Nullhypothesen verwenden:
- H : μ 1 < /sub> = 2
- H 0 : 2 ist gleich μ 3
- H 0 : mindestens ein = 3
Wenn eine dieser Nullhypothesen sicher abgelehnt wird, wird die Nullhypothese der Malware verworfen.
Beachten Sie dies, in dem Sie Î ± = setzen. 05 wird dann wahrscheinlich der globale Alpha-Wert für fast drei subtile Analysen von 14 sein, denn 1 – zum Beispiel (1 Î ±) 3 = – – (1,05) entspricht 3 0,142525 Beispiel 6). Dies bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, die mit dem Zurückweisen der Nullhypothese korreliert, selbst wenn diese Aufgabe (Fehler 1. Art) ist, typischerweise 14,2525 % beträgt.
Für k-Gruppen müssen Sie n = COMBIN (k, 2) haben, um mit diesen großartigen Tests fortzufahren, damit die endgültigen Alpha-Anhörungen wie 1 – (1 – Î ±) r , ein toller Wert å, der höchstwahrscheinlich immer höher wird, wenn die Anzahl verbundener Samples zunimmt. Wenn beispielsweise k = ein erschwinglicher Urlaub ist, dann ist m = 30, und die Wahrscheinlichkeit, mindestens einen signifikanten t-Test zu finden, ist leicht zufällig, vielleicht sogar wenn die Nullhypothese immer wahr ist, übersteigt normalerweise 50 %.
In der Tat besteht einer der Vorteile der Durchführung von ANOVA anstelle des Versuchs, t-Tests aufzuteilen, darin, spezifische Fehler 1. Art zu reduzieren. Das einzige Problem ist, dass Sie nach der ANOVA, wenn keine Annahmen verweigert werden, natürlich in der Lage sein möchten, herauszufinden, welche Gruppen eine Varianz haben, die dann wahrscheinlich ungleich ist, sodass Sie definitiv in ein Problem hineingesteuert werden.
Wie hoch ist die experimentelle Fehlerrate für alle Tukey-Mehrfachvergleiche?
HSD-Methode von Tewkis. Mit einer Trial-Error-Rate von ca. 5 % und drei Behandlungen vergleichen wir nun zwei Ölsorten aufgrund so unterschiedlicher Eigenschaften. 5 3 2 ist nur zwei. 4 9 Paar. Mit anderen Worten, STANDARD unterscheidet sich normalerweise erheblich von MULTI, aber keiner von Ihnen sieht, dass die zusätzlichen Vergleiche sinnvoll sind.
Um eine einheitliche Fehlerrate für Zone I (bekannt als meine experimentelle prozentuale Fehlerrate oder Familienrate) auf 0,05 in drei separaten Labortests zu erhalten, müssen Sie wirklich jeden festlegen Hund Alpha zu einem Werttyp wie eine bestimmte Person – (ein einzelnes – Î ±) 3 ist gleich 0,05, dh ± gleich 1 – (1 (Leerzeichen 0,05) 1 / 3 = 0,016952. Wie in Statistical Power erwähnt, reduziert dies die Nutzenergie einzelner t-Tests für die meisten Identischen Stichprobenumfänge. Für den Fall, dass Ihre aktuelle Fehlerrate des Experiments <, 05 beträgt, ist dieser Key Fact error Rate gilt als konservativ. Wenn diese Struktur > 0,05 ist, wird der Fehler als groß angesehen.
Was ist die Fehlerquote aufgrund von Vergleichen?
Eine davon ist derzeit die relative Fehlerquote, die als Preis aller Fehler 1. Art zur umfassenden Anzahl von Vergleichen definiert ist. Nur zu Illustrationszwecken. Wenn wir also vier Behandlungen vergleichen müssen, müssen wir einen 6-Monats-Zeitvergleich durchführen.
Es gibt zwei Arten von Fokus auf das Testen und nach der ANOVA: geplant (auch a priori genannt) und unerwartet (auch a posteriori genannt, oder vielleicht sogar Ex-Freund). Post). Geplante Tests werden vor der Datenerfassung definiert, außerplanmäßige Tests nach der Datenerfassung. Diese Tests weisen völlig unterschiedliche Typ-I-Fehlerquoten auf.
Angenommen, es gibt Gruppen von persönlichen Dateien. Wenn für einen geplanten Test ein Alpha mit einem erhöhten Wert einschließlich 0,05 verwendet wird, ist die gesamte Nullhypothese
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Wenn eine dieser Nullhypothesen abgelehnt wird, wird die alte Nullhypothese abgelehnt.
Beachten Sie jedoch, welche Experten behaupten, wenn Sie Î ± = 0,05 setzen, um mit jeder der drei Unteranalysen verbunden zu arbeiten, dann ist der Gesamtführer einer Person der Wert. 14, da verschieden – 1 Î ±) 3 gleich 1 – – – (1,05) zwei ist 0,142525 (siehe Beispiel 6 zur Erläuterung probabilistischer Konzepte basierend auf ). Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese zu verwerfen, selbst wenn sie sehr richtig ist (Fehler 1. Art), derzeit nur 14,2525 % beträgt.
Für die Gruppen c müssten Sie solche Tests ausführen erina = COMBIN (k, 2), und außerdem würde das Gesamtalpha als Ergebnis zwei (1 – – Î ±) t , a ergeben Wert, der mit zunehmender kleiner Abtastrate beginnt, würde höher und höher werden. Für die Stufe, wenn einverstanden = 6, dann m = zwölf, und genau wie die Wahrscheinlichkeit, einen vertrauenswürdigen t-Test zu finden, der für eine Person zumindest nur zufällig aussagekräftig ist, hat sogar eine exakte Nullhypothese über 50 % gelegen.
Was ist Vergleichsweise Fehlerrate?
1. Vergleichende Fehlerquote. Dies ist die Wahrscheinlichkeit eines Typ-I-Fehlers (der den unglaublichen wahren Marktwert von H0 zunichte macht) für die Ja-Analyse. In dem Fall, der sich auf unser Fünf-Gruppen-Design bezieht, sind am Ende zehn Vergleichsfehlerraten verfügbar, eine für jedes der zehn vielversprechenden Paare.
Einer der Gründe für die Durchführung von ANOVA anstelle separater t-Tests besteht darin, den Typ-I-Fehler einfach abzulehnen. Das einzige Problem besteht darin, dass Sie, nachdem Sie die aktuelle ANOVA entwickelt haben, wenn die Nullhypothese abgelehnt werden kann, natürlich herausfinden möchten, welche Völker ungleiche Varianz haben, und dann müssen Sie sich vielleicht diesem Hauptproblem stellen.
Um eine kombinierte Fehlergröße 1. Art (als experimenteller Fehlerzyklus oder familiäre Fehlentscheidungsrate bezeichnet) von 0,05 zu erhalten, muss jede Person jeden Alpha-Hund auf einen positiven Wert setzen, z.B. nur eins – (1 – ±) 3 impliziert 0,05, dh Î ± = Anfang – (1 – 0,05) 1 / 3 bedeutet 0,016952. Wie bereits erwähnt, wurde im Schritt “Statistische Aussagekraft” bei gleicher Stichprobengröße die Aussagekraft im Vergleich zu einzelnen t-Tests reduziert. Experimenteller Fehlerkoeffizient, wenn <. Dann 05, was die Fehlergröße als konservativ betrachtet. Sollte er wirklich > 0,05 sein, wird der Fehler als groß markiert.
Es gibt zwei Arten von Put-hoc-ANOVA-Tests: geplante Tests (auch als vollständiger Konfidenztest von vornherein bezeichnet) und ungeplante Tests (auch Put-hoc-Tests oder vielleicht retrospektive Tests genannt). . Geplante Screenings werden im Voraus installiert, sodass Sie Daten ungeplant sammeln, während nach der Datenerfassung Probleme auftreten. Diese Tests haben positiv unterschiedliche Typ-I-Fehler. Beispiel:
Was bedeutet der Begriff Familywise error rate of interest mean?
In der Statistik ist die Fehlerrate pro Familie (FWER) eindeutig die Wahrscheinlichkeit, in dem Moment, in dem mehrere Hypothesentests durchgeführt werden, eine falsche Entdeckung oder einen Typ-I-Fehler zu viel zu machen.
Angenommen, es gibt 8 Trainer und Teams. Wenn ein Alpha von allen .05 für eine geplante Überprüfung der Genauigkeit Null verwendet wurde, 
Was bedeutet der Begriff Familywise nicht Fehlerrate bedeuten?
Die Fehlergrenze der Familie (FWE oder FWER) ist die Aussicht, dass mindestens ein falsches Endergebnis wahrscheinlich in einer Reihe von Hypothesen vorweggenommen wird. Mit anderen Worten, es ist eine Chance, mindestens einen Fehler erster Art zu machen. FWER wird auch Alpha-Inflation oder manchmal ein brandneuer kumulativer Typ-I-Fehler genannt.
Wie wird die Familywise-Fehlerrate berechnet?
Bonferroni-Änderung. Passen Sie den Wert, der für die Definitionsbewertung verwendet wurde, so an, dass:Korrektur von Sidak. Passen Sie den offengelegten α-Wert an, um die Signifikanz zu bewerten, zum Beispiel:Bonferroni-Holm-Änderung. Dieses Verfahren funktioniert aus folgendem Grund:
