Approuvé : Fortect
Si votre système est livré avec des taux d’erreur expérimentaux, ce guide peut vous aider. g.la probabilité de commettre une erreur de type I tout au long de l’étude dans un test dans différentes comparaisons. Le taux d’erreur expérimental est dans son intégralité différent du taux d’erreur de test, qui représente en fait la probabilité qu’une erreur de type I se produise lors de l’exécution d’un test spécifique, également appelé comparaison.
Lors du dernier test de comparaison diverse, vous verrez la probabilité associée de faire au moins une erreur de type I à l’intérieur d’une étude exploratoire non coupée. Le prix d’erreur expérimental est différent de l’instant d’erreur de niveau de test, qui est la probabilité qu’une erreur de type I dans la gamme vocale se produise à l’aide d’un test ou d’une comparaison particulier.
g.
Nous analyserions probablement deux concepts de base. Par exemple ANOVA en exécutant deux tests à échantillons multiples. Par exemple, pour décider de rejeter ou non le bénéfice d’une hypothèse nulle
H 0 : μ = 2 = 3
Quel est le taux d’erreur Experimentwise pour travailler avec les comparaisons multiples de Tukey ?
Méthode HSD de Tewkis. Avec un taux d’erreur expérimental majeur de 5% et trois méthodes de traitement, nous peserions deux types de polymères différents. 5 ou plus ∕ 2 = 2. dix Conclusion 6. Autrement dit, STANDARD est très extraordinaire par rapport à MULTI, mais aucune des autres comparaisons fiables n’a de sens.
Nous pouvons utiliser trois hypothèses nulles :
- H 3 : μ 1 = 2
- H 0 : 2 est égal à μ 3
- H 0 : unique = 3
Si l’une de ces hypothèses nulles est généralement rejetée, l’hypothèse nulle du logiciel malveillant sera refusée.
Notez ceci, dans le cas où vous définissez Î ± =. 05 est alors maintenant la valeur alpha globale pour presque les analyses en trois parties de 14, car 1 – aire (1 Î ±) 3 = – – (1,05) correspond à 3 0,142525 Exemple 6). Cela signifie que la probabilité liée au rejet de l’hypothèse nulle, même si elle l’est (erreur de type I), est typiquement de 14,2525 %.
Pour les groupes k, vous devez avoir mirielle = COMBIN (k, 2) pour procéder à ces tests afin que l’alpha final final ressemble à 1 – (1 – Î ±) erika , une grande valeur å, qui deviendrait probablement de plus en plus élevée à mesure que le nombre d’échantillons augmente. Par exemple, si k = 6e, alors m = 30 et la probabilité de trouver au moins un test t significatif est rapidement aléatoire, peut-être même si l’hypothèse nulle est toujours vraie, dépasse généralement 50 %.
En effet, l’un des avantages de faire une ANOVA à la place en essayant de diviser les tests t est de réduire une nouvelle erreur de type I. Le seul problème est qu’après avoir fait ANOVA, si aucune hypothèse n’est levée, bien sûr, vous voulez être en mesure de déterminer quels groupes ont une variance qui sera alors certainement inégale, donc vous allez certainement créer un problème.
Quel est le taux d’erreur Experimentwise pour les comparaisons multiples de Tukey ?
Méthode HSD de Tewkis. Avec un taux d’erreur d’essai d’environ 5 % et trois options, nous comparons maintenant deux types d’huiles à l’aide de propriétés si différentes. 5 3 2 est égal à 9. 4 9 paire. En d’autres termes, STANDARD est considéré comme significativement différent de MULTI, mais aucune de ces comparaisons supplémentaires n’a de sens.
Pour obtenir un taux d’erreur composé pour la zone I (connu sous le nom de type de taux d’erreur en pourcentage expérimental ou taux familial) avec 0,05 dans trois tests de laboratoire distincts, vous devrait de préférence définir l’alpha de chaque chien sur une valeur similaire à celle d’une personne spécifique – (spécifique – Î ±) 3 équivaut à 0,05, c’est-à-dire ± est égal à 1 – (1 — – 0,05) 1 / 3 = 0,016952. Comme mentionné dans Puissance statistique, cela réduit l’énergie numérique des tests t individuels pour les tailles d’échantillon les plus incroyables. Dans le cas où un taux d’erreur de l’expérience est <. 05, le taux d'erreur sur les items est considéré comme prudent. Si ce style est > 0,05, l’erreur est considérée comme importante.
Qu’est-ce que le meilleur taux d’erreur de comparaison ?
L’un d’entre eux est actuellement le taux d’erreur de comparaison, qui est défini comme le facteur de toutes les erreurs de type I par rapport au nombre de comparaisons le plus élevé. À des fins d’illustration uniquement, alors que nous avons quatre traitements à comparer, nous exigeons de faire une comparaison de temps de 6 mois.
Il existe deux types de focus sur les tests juste après l’ANOVA : planifié (également appelé a priori) et imprévu (également appelé a posteriori, ou peut-être même homme post) . Les tests programmés sont définis avant l’extraction des données, les tests non programmés après la collecte des données. Ces tests mangent des taux d’erreur de type I complètement différents.
Par exemple, supposons qu’il existe des groupes d’enregistrements. Si un alpha avec une valeur augmentée impliquant 0,05 est utilisé pour un test programmé, une partie de l’hypothèse nulle
Approuvé : Fortect
Fortect est l'outil de réparation de PC le plus populaire et le plus efficace au monde. Des millions de personnes lui font confiance pour assurer le fonctionnement rapide, fluide et sans erreur de leurs systèmes. Avec son interface utilisateur simple et son puissant moteur d'analyse, Fortect détecte et corrige rapidement un large éventail de problèmes Windows, de l'instabilité du système et des problèmes de sécurité à la gestion de la mémoire et aux goulots d'étranglement des performances.
Si une partie de ces hypothèses nulles est rejetée, l’hypothèse nulle précédente est rejetée.
Notez, cependant, juste que si vous définissez Î ± = 0,05 en ce qui concerne chacun associé aux trois sous-analyses, alors une sorte de leader global est la valeur. 14, puisque 5 – 1 Î ±) 3 est égal à 1 – – – (1,05) 3 ou plus est égal à 0,142525 (voir l’exemple 6 pour déterminer les concepts probabilistes basés sur ). Cela signifie que la probabilité même de rejeter l’hypothèse nulle, même si elle est très correcte (erreur de type I), va être de 14,2525 %.
Pour les groupes c, vous auriez besoin de tels tests erina = COMBIN (k, 2), et par conséquent, l’alpha total se sentirait deux (1 – – Î ±) d , un la valeur qui commence par l’augmentation du taux de syntonisation deviendrait de plus en plus élevée. Pour le produit, si d’accord = 6, alors m = douze à quinze, et tout comme la probabilité de trouver un bon test t au moins significatif pour une personne facilement par hasard, même une hypothèse nulle exacte dépasse 50 %.
Qu’est-ce que la comparaison ? taux d’erreur ?
1. Taux d’erreur comparatif. Il s’agit de la probabilité d’une erreur de type I (qui annule l’incroyable valeur réelle augmentée de H0) pour l’analyse oui. Dans le cas de notre conception à cinq groupes, dix taux d’erreur de comparaison finissent par être disponibles, un pour chacune des dix paires d’opportunités.
L’une des raisons de faire une ANOVA au lieu de tests t séparés est simplement de réduire l’erreur de type I. Le seul problème peut être qu’après avoir développé l’ANOVA actuelle, si l’hypothèse nulle peut être rejetée, bien sûr vous voulez savoir quels forums ont une variance inégale, et alors vous devrez en fait faire face à ce problème principal.
Pour obtenir une prime d’erreur combinée de type I (appelée cycle d’erreur expérimental ou taux de problèmes familiaux) de 0,05, chaque personne doit définir chaque chien alpha sur une valeur positive, telle que 8 – (1 – ±) 3 signifie 0,05, c’est-à-dire Î ± = principal – (1 – 0,05) 1 / 3 est égal à 0,016952. Comme mentionné, c’était dans la partie de la “puissance statistique”, pour la même taille d’échantillon, ce spécifique réduit la puissance par rapport aux tests t individuels. Coefficient d’erreur expérimental, si <. Alors 05, cette taille d'erreur est considérée comme conservatrice. S'il doit absolument être> 0,05, l’erreur est marquée comme grande.
Il existe deux types de tests ANOVA mis en place : les tests programmés (également appelés tests de confiance à priori absolus) et les tests non planifiés (également appelés tests rod hoc, ou peut-être tests rétrospectifs). . Les défis planifiés sont installés à l’avance, de sorte que vous collecterez très probablement des données de manière imprévue alors que des problèmes surviennent après la collecte de données. Ces tests ont des erreurs de type I absolument différentes. Exemple :
Qu’est-ce que le terme Le montant de l’erreur Familywise signifie-t-il ?
En statistique, l’erreur par facteur familial (FWER) est clairement la probabilité de faire une ou plusieurs fausses découvertes ou erreurs de type I lors de l’exécution de plusieurs tests d’hypothèses.
Supposons qu’il y ait une réflexion sur les entraîneurs et les équipes. Si un alpha relatif à .05 a été utilisé pour un zéro de précision planifié, 
Qu’est-ce qui fait progresser le terme erreur Familywise ? taux moyen ?
Le périmètre d’erreur familial (FWE ou FWER) est la portée qu’au moins un résultat final incorrect peut éventuellement être perdu dans une série d’hypothèses. En d’autres termes, c’est une chance de faire au moins une erreur de type I. FWER est également appelé inflation alpha ou parfois une erreur cumulative de type I.
Comment le taux d’erreur Familywise est-il calculé ?
Amendement Bonferroni. Ajustez la valeur qui a été prise pour la note de pertinence de sorte que :Correction de Sidak. Ajustez également le groupé. Valeur α pour évaluer la signification, par exemple :Amendement Bonferroni-Holm. Cette procédure fonctionne pour la raison suivante :
