Questions marquées «multiple-comparisons»

Signale les situations où l'on est préoccupé par la réalisation de la puissance et de la taille voulues lorsque plus d'un test d'hypothèse est effectué.

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Regardez et vous trouverez (une corrélation)
J'ai plusieurs centaines de mesures. Maintenant, je pense utiliser un logiciel pour corréler chaque mesure avec chaque mesure. Cela signifie qu'il existe des milliers de corrélations. Parmi ceux-ci, il devrait exister (statistiquement) une corrélation élevée, même si les données sont complètement aléatoires (chaque mesure n’a qu’une centaine de points de …
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Est-ce une bonne idée d’ajuster les valeurs p dans une régression multiple pour des comparaisons multiples?
Supposons que vous êtes un chercheur en sciences sociales / économétrique qui essaie de trouver des prédicteurs pertinents de la demande d'un service. Vous avez 2 variables de résultat / variables dépendantes décrivant la demande (en utilisant le service oui / non et le nombre d'occasions). Vous avez 10 variables …
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La signification de «dépendance positive» comme condition pour utiliser la méthode habituelle de contrôle FDR
Benjamini et Hochberg ont mis au point la première méthode (et toujours la plus largement utilisée, selon moi) pour contrôler le taux de fausses découvertes (FDR). Je veux commencer par un groupe de valeurs P, chacune pour une comparaison différente, et décider quelles sont suffisamment basses pour être appelées une …
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Contraste de signification dans la régression linéaire: test t significatif pour un coefficient vs une statistique F globale non significative
Je fais correspondre un modèle de régression linéaire multiple entre 4 variables catégoriques (avec 4 niveaux chacune) et une sortie numérique. Mon jeu de données a 43 observations. La régression me donne les suivantes ppp -values du ttt -test pour chaque coefficient de pente: .15,.67,.27,.02.15,.67,.27,.02.15, .67, .27, .02 . Ainsi, …
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Pourquoi y a-t-il une différence entre le calcul manuel d'un intervalle de confiance de 95% selon la régression logistique et l'utilisation de la fonction confint () dans R?
Cher tout le monde - J'ai remarqué quelque chose d'étrange que je ne peux pas expliquer, pouvez-vous? En résumé: l'approche manuelle pour calculer un intervalle de confiance dans un modèle de régression logistique et la fonction R confint()donnent des résultats différents. Je suis passé par la régression logistique appliquée de …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Comparaisons multiples sur un modèle à effets mixtes
J'essaie d'analyser certaines données à l'aide d'un modèle à effets mixtes. Les données que j'ai recueillies représentent le poids de certains jeunes animaux de génotype différent au fil du temps. J'utilise l'approche proposée ici: https://gribblelab.wordpress.com/2009/03/09/repeated-measures-anova-using-r/ En particulier, j'utilise la solution # 2 J'ai donc quelque chose comme require(nlme) model <- …
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Procédure de sélection variable pour la classification binaire
Quelle est la sélection de variable / caractéristique que vous préférez pour la classification binaire quand il y a beaucoup plus de variables / caractéristique que d'observations dans l'ensemble d'apprentissage? Le but ici est de discuter de la procédure de sélection des caractéristiques qui réduit le mieux l'erreur de classification. …
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Calcul de la répétabilité des effets d'un modèle lmer
Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Faut-il aborder les ajustements de comparaisons multiples lors de l'utilisation des intervalles de confiance?
Supposons que nous ayons un scénario de comparaisons multiples tel qu'une inférence post hoc sur des statistiques par paires, ou comme une régression multiple, où nous faisons un total de comparaisons. Supposons également que nous aimerions soutenir l'inférence dans ces multiples en utilisant des intervalles de confiance.mmm 1. Appliquons-nous plusieurs …
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Comment faire face à l'analyse des données exploratoires et au dragage des données dans les études en petits échantillons?
L'analyse exploratoire des données (EDA) conduit souvent à explorer d'autres «pistes» qui n'appartiennent pas nécessairement à l'ensemble initial d'hypothèses. Je suis confronté à une telle situation dans le cas d'études avec une taille d'échantillon limitée et beaucoup de données collectées à travers différents questionnaires (données socio-démographiques, échelles neuropsychologiques ou médicales …
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