O que é o teste Bonferroni?
Um teste de Bonferroni é um tipo de teste de comparação múltipla usado na análise estatística. Ao realizar vários testes de hipóteses com múltiplas comparações, eventualmente, pode ocorrer um resultado que mostre a significância estatística da variável dependente, mesmo que não exista.
Se um teste específico produzir resultados corretos 99% das vezes, executar 100 testes poderá levar a um resultado falso em algum lugar da mistura. O teste de Bonferroni tenta impedir que os dados apareçam incorretamente como estatisticamente significativos, fazendo um ajuste durante o teste de comparação.
O teste de Bonferroni, também conhecido como "correção de Bonferroni" ou "ajuste de Bonferroni", sugere que o valor de "p" para cada teste deve ser igual a alfa dividido pelo número de testes.
Principais Takeaways
- Um teste de Bonferroni é um tipo de teste de comparação múltipla usado na análise estatística. Durante o teste de hipóteses com múltiplas comparações, podem ocorrer erros ou falsos positivos. A Bonferroni projetou um teste ou um ajuste para impedir que os dados parecessem incorretamente significativos estatisticamente.
Compreendendo o teste de Bonferroni
O teste de Bonferroni é nomeado pelo matemático italiano que o desenvolveu, Carlo Emilio Bonferroni (1892–1960). Outros tipos de testes de comparação múltipla incluem o teste de Scheffe e o teste do método Tukey-Kramer. Uma crítica ao teste de Bonferroni é que ele é muito conservador e pode não conseguir obter algumas descobertas significativas.
Nas estatísticas, uma hipótese nula é essencialmente a crença de que não há diferença estatística entre dois conjuntos de dados sendo comparados. O teste de hipóteses envolve o teste de uma amostra estatística para confirmar ou rejeitar uma hipótese nula. O teste é realizado com uma amostra aleatória de uma população ou grupo. Enquanto a hipótese nula é testada, a hipótese alternativa também é testada, pela qual os dois resultados são mutuamente exclusivos.
No entanto, com qualquer teste de uma hipótese nula, existe a expectativa de que um resultado falso-positivo possa ocorrer. Esse erro é chamado de erro Tipo 1 e, como resultado, uma taxa de erro é atribuída ao teste. Em outras palavras, uma certa porcentagem dos resultados provavelmente produzirá um erro.
Por exemplo, uma taxa de erro de 5% geralmente pode ser atribuída a um teste, o que significa que, em 5% das vezes, haverá um falso positivo. A taxa de erro de 5% é chamada de nível alfa. No entanto, quando muitas comparações estão sendo feitas em um teste, a taxa de erros de cada comparação pode afetar os resultados, criando vários falsos positivos.
Bonferroni projetou um método de correção para o aumento das taxas de erro nos testes de hipóteses que tiveram múltiplas comparações. O ajuste de Bonferroni é calculado tomando o número de testes e dividindo-o no valor alfa. Usando a taxa de erro de 5% do nosso exemplo, dois testes produziriam uma taxa de erro de 0, 025 ou (0, 05 / 2), enquanto quatro testes teriam uma taxa de erro de 0, 0125 ou (0, 05 / 4).
