تصحيح المقارنات المتعدّدة
كل اختبار فرضية يحمل خطر إيجابية كاذبة. أجرِ عشرين اختباراً مستقلاً عند α = 0.05 وتوقّع نتيجة "دالّة" واحدة بالصدفة وحدها. هذه هي مشكلة المقارنات المتعدّدة، وتجاهلها من أكثر طرق نشر نتيجة زائفة شيوعاً.
تنقسم التصحيحات إلى عائلتين: ما يضبط معدّل الخطأ على مستوى العائلة (FWER) — احتمال أي إيجابية كاذبة — وما يضبط معدّل الاكتشاف الكاذب (FDR) — النسبة المتوقّعة للإيجابيات الكاذبة بين المرفوضات.
مقارنة الطرق
| الطريقة | تضبط | استخدمها حين |
|---|---|---|
| بونفروني | FWER | اختبارات قليلة؛ البساطة |
| Holm | FWER | قدرة ≥ بونفروني دائماً |
| Benjamini–Hochberg | FDR | اختبارات كثيرة؛ الاكتشاف |
بونفروني ولماذا يتفوّق Holm عليه
يقسم بونفروني α على عدد الاختبارات — بسيط لكنه متحفّظ. أمّا إجراء Holm التنازلي فيضبط الـ FWER نفسه بقدرة أكبر دائماً، فاختر Holm بدل بونفروني الصِّرف.
متى تستخدم FDR
في العمل الاستكشافي بمئات المقارنات (كالفحص الأوّلي) يحافظ Benjamini–Hochberg على قدرة أكبر بكثير مع تقييد نسبة الاكتشاف الكاذب.
الإبلاغ
بيّن أيّ تصحيح طبّقت وأبلغ عن قيم p المعدّلة.
طبّق هذا التحليل على بياناتك — مجاناً، في متصفحك.
افتح مايندستات ←