Intervalles de confiance du test de Holm-Bonferroni?

Je suis un nouveau venu dans le problème des comparaisons multiples. Je me demande comment calculer les intervalles de confiance pour la méthode Holm-Bonferroni?

Je sais que pour la méthode Bonferroni, nous pouvons simplement changer le niveau de confiance de à .$1-\alpha$$1-\frac{\alpha}{m}$

Cette méthode fonctionne-t-elle également pour Holm-Bonferroni?

$\bf{Edit}:$ Il semble que la méthode HB ne fournisse pas de procédure pour corriger la conf. intervalle. Mais commenteriez-vous que je peux utiliser une méthode pour la correction de la valeur de p et l'autre méthode pour la correction d'intervalle?

[Cette réponse est complètement réécrite d'hier.]

Première nomenclature. La Holm méthode est aussi appelée la abaisseur Holm méthode, ou Holm-Ryan méthode. Ce sont tous pareils. Quel que soit le nom que vous utilisez, il existe deux autres calculs. La méthode Holm originale est basée sur Bonferroni. Une méthode alternative légèrement plus puissante est basée sur Sidak à la place, ainsi est appelée la méthode Holm-Sidak.

La méthode Holm peut être utilisée pour des comparaisons multiples dans une variété de contextes. Son entrée est une pile de valeurs P. Une utilisation consiste à suivre l'ANOVA, à comparer des paires de moyennes tout en corrigeant de multiples corrections. Lorsque cela est fait, pour autant que je puisse voir, il est très rare de rapporter des intervalles de confiance (corrigés pour des comparaisons multiples, appelés correctement intervalles de confiance simultanés) ainsi que des conclusions sur la signification statistique et les valeurs de P ajustées en fonction de la multiplicité.

J'ai trouvé deux articles qui expliquent comment calculer de tels intervalles de confiance, mais ils diffèrent.

Serlin, R. (1993). Intervalles de confiance et méthode scientifique: un cas pour Holm sur la plage. Journal of Experimental Education, 61 (4), 350–360.

Ludbrook, J. INFÉRENCES MULTIPLES UTILISANT DES INTERVALLES DE CONFIANCE. Pharmacologie et physiologie cliniques et expérimentales (2000) 27, 212-215

Pour les comparaisons avec les plus petites valeurs de P, les deux méthodes sont les mêmes (mais l'une utilise C comme nombre de comparaisons et l'autre utilise m ). Mais pour les comparaisons avec des valeurs de P plus grandes, les deux méthodes diffèrent. Pour la comparaison avec la plus grande valeur de P, Ludbrook calculerait l'IC à 95% normalement, sans correction pour les comparaisons multiples. Serlin utiliserait le même ajustement pour toutes les comparaisons avec une valeur de P ajustée supérieure à 0,05 (en supposant que vous vouliez des intervalles de 95%), de sorte que les intervalles pour les comparaisons avec de grandes valeurs de P seraient plus larges que ceux générés par la méthode Ludbrook.

Les deux méthodes utilisent l'approche Bonferroni, mais pourraient être facilement ajustées à l'approche Sidak.

Avez-vous des idées sur la méthode correcte / meilleure?