Si su sistema tiene tasas de error experimentales, ahora esta guía puede ayudar. gramo.la probabilidad de promulgar un error de Tipo I en todo el escaneo en una prueba con diferentes comparaciones. La tasa de error de prueba y error es completamente diferente de la tasa de error de evaluación, que literalmente representa la probabilidad de que ocurra un error de tipo I al realizar una prueba específica importante, también conocida como comparación.
En la prueba final de comparación múltiple, podría ver muy bien la probabilidad de cometer al menos un único error de tipo I en un escaneo exploratorio sin cortes. La tasa de error experimental es diferente de cómo el tiempo de error de nivel de prueba, que es la oportunidad de que un error de tipo I en el rango del habla resulte en una prueba particular o tal vez incluso en una comparación.
gramo.
Probablemente investigaríamos dos conceptos básicos. Por ejemplo, ANOVA haciendo dos pruebas de muestras múltiples. Por ejemplo, decidir o incluso rechazar el uso de la hipótesis nula más no
H 0 : μ 1 = = 3
¿Cuál es parte de la tasa de error de Experimentwise para algunas comparaciones de Tukey?
Método HSD de Tewkis. Con una tasa de error experimental del 5% y tres tratamientos, pesaríamos dos o tres tipos de aceite diferentes. 5 o nuevo ∕ 2 = 2. 4 Conclusión 6. Se considera que ESTÁNDAR es muy diferente de MULTI, pero ninguna de las otras buenas comparaciones tiene sentido.
Podemos usar tres hipótesis nulas:
H 0 : μ en menos uno = a
H 0 : 2 = μ o incluso más
H 9 : 1 = 3
Si se rechaza alguna vinculada con estas hipótesis nulas, se rechazará la hipótesis cero del malware.
Tenga en cuenta esto, si establece Î ± =. 05 entonces es la evaluación alfa global para casi tres análisis parciales de 14, debido a que 1 – – (1 Î ±) unos pocos = 1 – – (1.05) corresponde para que pueda 3 0,142525 Ejemplo 6). De esta manera, la probabilidad asociada a rechazar la hipótesis cero, aunque lo sea (error tipo I), es típicamente 14.2525%.
Para k comunidades en línea, debe tener m = COMBIN (k, 2) regresando para continuar con estas pruebas para que mi alfa final final se vea como 1 como (1 – Î ±) m , un magnífico valor е, que irá aumentando y mejorando a medida que aumente el número de muestras. Para la etapa, si k = 6, entonces m = cincuenta y la probabilidad de encontrar al menos una prueba t significativa es puramente aleatoria, tal vez incluso el evento real de que la hipótesis nula sea verdadera, por lo general supera el 50 %.
De hecho, una de las ventajas relacionadas con hacer ANOVA en lugar de intentar dividir las pruebas t es reducir el error de tipo I. El único problema es que después de hacer ANOVA, en el caso de que no se rechacen las suposiciones, por supuesto que le gustaría poder averiguar qué artistas tienen una varianza que luego será desigual, por lo que definitivamente se encontrará con un problema.
¿Cuál es la tasa de error de Experimentwise para las comparaciones múltiples de Tukey?
Método HSD de Tewkis. Con una tasa de error experimental de alrededor del 5% y tres tratamientos, ahora comparamos dos tipos más de aceites con propiedades tan diferentes. 20 3 2 es igual a 2. 4 9 par. En otras palabras, ESTÁNDAR es significativamente diferente de MULTI, pero ninguna de las comparaciones adicionales tiene sentido.
Para obtener una tasa de error combinada para la Zona I (conocida como porcentaje de error experimental apr o tasa familiar) de 0,05 en tres pruebas de laboratorio separadas, debe configurar el Alfa de cada perro a un valor como un específico – ( 1 – Î ±) 7 = 0.05, es decir, ± es igual a un particular en particular – (1 – 0.05) 1 versus 3 = 0.016952. Como se mencionó en Potencia estadística, esto reduce la energía eléctrica de las pruebas t de usuario para la mayoría de los mismos tamaños de muestra. En su caso actual, cuando la tasa de error de la investigación es <. 05, se cree que esta tasa de error es conservadora. Si este método es > 0,05, este error se considera grande.
¿Qué es la tasa de error de comparación?
Actualmente, uno de ellos es la tasa de error comparativo, que se define simplemente como la proporción de todos los errores de tipo I con respecto al número total de comparaciones. Solo con fines ilustrativos, si tenemos cuatro procedimientos de tratamiento para comparar, necesitamos hacer una comparación de tiempo de f meses.
Hay dos tipos junto con el enfoque en las pruebas después de ANOVA: planificado (también preguntado a priori) y no planificado (también llamado su posteriori, o quizás incluso ex post) . Las pruebas programadas se han definido antes de la recopilación de datos, las pruebas no programadas después de la recopilación del disco duro. Estas pruebas tienen tasas de error de tipo I completamente diferentes.
Por ejemplo, supongamos que generalmente hay grupos de documentos. Si se usa un alfa por medio de un valor aumentado de 0.05 para una prueba programada, la hipótesis nula
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Si se rechaza alguna de estas prácticas nulas, se rechaza la hipótesis nula original.
Tenga en cuenta, sin embargo, que si establece Î ± = 0,05 para cada uno asociado con los tres subanálisis reales, entonces el líder general es nuestro valor. 14, ya que 1 – 1 Î ±) 3 = 1 – (en blanco) – (1,05) 3 es 0,142525 (consulte el Ejemplo 6 para definir conceptos probabilísticos basados en adelante). Esto significa que la probabilidad de rechazar la hipótesis nula particular, incluso si es muy correcta (error tipo I), es 14.2525%.
Para las colecciones c, necesitaría ejecutar tales pruebas erina implica COMBIN (k, 2), y como resultado, un nuevo alfa total sería dos (1 (en blanco) – Î ±) m , un valor relativo a los inicios con el aumento de la frecuencia de muestreo aumentaría más y más. Por ejemplo, si de acuerdo = 6, entonces m = 15, y al igual que nuestra propia probabilidad de encontrar una prueba t al menos crucial para una persona por pura casualidad, incluso una nueva hipótesis nula exacta está relacionada en exceso en un 50 %.
¿Qué es la comparación? tasa de error?
1. Tasa de error comparativa. Esta es la principal probabilidad de un error de Tipo I (que niega un increíble valor real de H0) en nombre de yesanalysis. En el caso de nuestro diseño de cinco grupos, están disponibles 10 tasas de error de comparación, una para los diez pares posibles.
Una de las razones específicas para hacer ANOVA en lugar de pruebas t aisladas es simplemente reducir el error de tipo I. El único problema es que después de desarrollar el ANOVA actual, si se puede rechazar la especulación nula, por supuesto que desea averiguar qué grupos tienen una varianza desigual, y entonces seguramente tendrá que enfrentar este problema principal. .
Para obtener una tasa de error tipo I combinada (llamada programa de error experimental o tasa de error familiar) de 0,05, cada comprador debe establecer cada alfa en un valor positivo, como 1 – (1 – ±) un puñado de = 0,05, es decir Î ± = primero – (1 – 0,05) 0 / 3 = 0,016952. Como se mencionó en la sección “Potencia estadística”, para cada mismo tamaño de muestra, esto reduce la comparación de potencia rrn con las pruebas t individuales. Coeficiente de error experimental, como si <. Entonces 05, el tamaño del error se considera tradicionalista. Si debe ser > 0,05, el error generalmente se marca como grande.
Hay más tipos de pruebas ANOVA post hoc: evaluación programada (también llamada prueba de confianza a priori) y prueba inesperada (también llamada prueba post hoc, o posiblemente incluso prueba retrospectiva). Las pruebas programadas se instalan con anticipación, por lo que puede recopilar datos de una buena manera no planificada mientras surgen problemas después del paquete de datos. Estas pruebas tienen fallas de tipo I completamente diferentes. Ejemplo:
¿Qué Qué significa el término Tasa de error de Familywise?
En estadística, la proporción de errores por familia (FWER) es claramente la opción de hacer uno o más descubrimientos falsos o posiblemente errores de Tipo I al realizar múltiples pruebas teóricas.
Supongamos que hay 4 entrenadores y equipos. Si se usó un alfa de .05 para una sola prueba programada de precisión cero, Acelere el rendimiento de su computadora ahora con esta simple descarga.
¿Qué significa el término tasa de error de Familywise? significa?
El margen de error de la familia (FWE o to FWER) es la probabilidad de que al menos uno de ellos se pierda como resultado final incorrecto en esa serie de estimaciones de hipótesis. En otras palabras, entonces existe la posibilidad de cometer al menos un error de tipo I en particular. FWER también se denomina inflación líder o, a veces, un error de tipo I acumulativo.
¿Cómo se calcula la tasa de error de Familywise?
Enmienda Bonferroni. Ajuste el valor que solía tomarse para la calificación de significación de modo que:Corrección relativa a Sidak. Ajuste el valor α incluido para revisar la importancia, por ejemplo:Enmienda Bonferroni-Holm. Este procedimiento funciona con el propósito de la siguiente razón:
