Bonferroni correction

왜 p value를 correction 해야 하는가

같은 데이터셋에서 여러 분석을 하게 되면 familywise error rate가 높아진다. 

여기서 c는 comparison 횟수, PC는 "per comparison"을 뜻하는데 여기서 comparison은 어떤 분석도 해당될 수 있다. 따라서

이 변수는 "specified per contrast error rate"를 뜻한다. 어찌 됐건 comparison 횟수가 많아지고 alpha가 작아지면 familywise error rate가 커지게 된다. 이를 작게 만드는 것이 중요하다.

 

방법

방법 1. 기준을 낮추기

대부분 0.5를 기준으로 significance를 나눈다. 하지만 이 기준을 낮춤으로써 더 엄격하게 분석한다. 

corrected p-value: 0.05/{분석 횟수}

 

방법 2. p-value를 키우기

이 방법은 SPSS나 R에서 많이 사용하는 방법이다. 기준은 그대로 두고 관측된 p-value를 키운다.

corrected p-value: {observed p-value}*{분석 횟수}

 

사실 방법 1과 방법 2는 정확하게 같은 방법이다. 다만 어느 쪽을 변화시키느냐의 문제이다.

 

 

출처:  www.youtube.com/watch?v=rMuNniCTsOw