Teste de Bonferroni
O que é o Teste Bonferroni?
O teste de Bonferroni é um tipo de teste de comparação múltipla usado em análises estatísticas. Ao realizar um teste de hipótese com comparações múltiplas, eventualmente pode ocorrer um resultado que parece demonstrar significância estatística na variável dependente, mesmo quando não há.
Se um teste específico, como uma regressão linear, produz resultados corretos em 99% das vezes, executar a mesma regressão em 100 amostras diferentes pode levar a pelo menos um resultado falso-positivo em algum momento. O teste de Bonferroni tenta evitar que os dados pareçam incorretamente estatisticamente significativos, fazendo um ajuste durante o teste de comparação.
Entendendo o Teste Bonferroni
O teste de Bonferroni, também conhecido como "correção de Bonferroni" ou "ajuste de Bonferroni" sugere que o valor p de cada teste deve ser igual ao seu alfa dividido pelo número de testes realizados.
O teste de Bonferroni é uma correção de comparação múltipla usada quando vários testes estatísticos dependentes ou independentes estão sendo realizados simultaneamente. A razão é que enquanto um determinado valor alfa pode ser apropriado para cada comparação individual, não é apropriado para o conjunto de todas as comparações. Para eliminar múltiplos positivos espúrios, o valor alfa precisa ser reduzido para levar em conta o número de comparações que estão sendo realizadas.
O teste é nomeado para o matemático italiano que o desenvolveu, Carlo Emilio Bonferroni (1892-1960). Outros tipos de testes de comparação múltipla incluem o teste de Scheffé e o teste do método Tukey-Kramer. Uma crítica ao teste de Bonferroni é que ele é muito conservador e pode deixar de capturar alguns resultados significativos.
Em estatística, uma hipótese nula é essencialmente a crença de que não há diferença estatística entre dois conjuntos de dados sendo comparados. O teste de hipótese envolve testar uma amostra estatística para confirmar ou rejeitar uma hipótese nula. O teste é realizado tomando uma amostra aleatória de uma população ou grupo. Enquanto a hipótese nula é testada, a hipótese alternativa também é testada, onde os dois resultados são mutuamente exclusivos.
No entanto, com qualquer teste de uma hipótese nula, há a expectativa de que um resultado falso-positivo possa ocorrer. Isso é formalmente chamado de erro Tipo I e, como resultado, uma taxa de erro que reflete a probabilidade de um erro Tipo I é atribuída ao teste. Em outras palavras, uma certa porcentagem dos resultados provavelmente produzirá um falso positivo.
Usando a Correção Bonferroni
Por exemplo, uma taxa de erro de 5% normalmente pode ser atribuída a um teste estatístico, o que significa que 5% das vezes provavelmente haverá um falso positivo. Essa taxa de erro de 5% é chamada de nível alfa. No entanto, quando muitas comparações estão sendo feitas em uma análise, a taxa de erro para cada comparação pode impactar os outros resultados, criando vários falsos positivos.
Bonferroni projetou seu método de correção para o aumento das taxas de erro em testes de hipóteses que tinham comparações múltiplas. O ajuste de Bonferroni é calculado tomando o número de testes e dividindo-o pelo 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). Observe que a taxa de erro diminui à medida que o tamanho da amostra aumenta.
##Destaques
Em particular, a Bonferroni projetou um ajuste para evitar que os dados pareçam incorretamente estatisticamente significativos.
Uma limitação importante da correção de Bonferroni é que ela pode levar os analistas a misturar os resultados reais reais.
O teste Bonferroni é um teste estatístico usado para reduzir a ocorrência de um falso positivo.
