রিসার্চগেটের উপর একটি আলোচনা ( http://www.researchgate.net/post/Bonferroni-how_is_the_family_of_hypotheses_de परिभाषित ) কাগজের একটি তালিকা সরবরাহ করেছিল, যা মতামত সংগ্রহ করতে সহায়তা করতে পারে - কাগজগুলি আসলে প্রশ্ন থেকে শুরু হয় "যখন একাধিক পরীক্ষার পরিস্থিতিতে সংশোধন প্রয়োগ করা হয় "। সমস্ত কাগজপত্র - প্রায়শই উদ্ধৃত হয় - হ'ল:
1) রথম্যান কেজে। কোন সমন্বয় একাধিক তুলনা জন্য প্রয়োজন হয়। Epidemiology.1990; 1 (1): 43-6। http://psg-mac43.ucsf.edu/ticr/syllabus/courses/9/2003/02/27/Lecture/readings/Rothman.pdf
2) পার্নেজার টিভি। বোনফেরনির সামঞ্জস্যগুলির সাথে কী ভুল। BMJ। 1998; 316 (7139): 1236-8। http://static.sdu.dk/mediafiles/D/1/F/%7BD1F06030-8FA7-4EE2-BB7D-60D683B18EAA%7DWhat_s-wrong%20_with_Bonferroni_adjustments.BMJ.1998.pdf
3) বেন্ডার আর, ল্যাঞ্জ এস একাধিক পরীক্ষার জন্য সমন্বয়- কখন এবং কিভাবে? জে ক্লিন এপিডেমিওল। 2001; 54: 343-9। http://www.rbsd.de/PDF/multiple.pdf
সারসংক্ষেপ:
1) এবং 2) "সমস্ত নাল হাইপোথিসিস সত্য" এর উপর ফোকাস করুন, যাকে সাধারণ নাল অনুমান বলে। যদি একাধিক তুলনার জন্য সামঞ্জস্যতা প্রয়োগ করা হয় তবে এটি আরও সঠিকভাবে প্রত্যাখ্যান করা যেতে পারে (অর্থাত্ কোনও আলফা-কমহুলেশন নয়)। তবে, ১) এবং ২) উভয়ের বিরোধিতা করা হয়েছে যে সাধারণ নাল অনুমানটি বৈজ্ঞানিক গবেষণার প্রক্রিয়ায় খুব কমই ব্যবহৃত হয় - সুতরাং "সম্পূর্ণ তত্ত্বটি ভেঙে যায়" মাপদণ্ড স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রযোজ্য না, যখন কারও উপাত্তে এক / কিছু নাল অনুমান করা যায় বিশ্লেষণ সুযোগ দ্বারা প্রত্যাখ্যান করা হয়। 1) যোগ করে, এটি একক নাল অনুমানের কথা চিন্তা করা নির্দোষ, যা প্রত্যাখ্যান করা হয়েছিল (মিথ্যা) প্রত্যাখ্যানকারীদের আবার কখনও বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায় পুনর্বিবেচনা করবে না।
3) একক অনুমানগুলি একবার একটি যুক্তিতে গলে যাওয়ার পরে, অ্যাডজাস্টমেন্টগুলি করতে হবে।
আমার দৃষ্টিকোণ 1), 2), 3) একসাথে কেবল আয়না, কীভাবে আমাদের সাবধানতার সাথে "পুরো তত্ত্বটি ভাঙ্গতে হবে" মানদণ্ড। একটি বড় সসেজের মধ্যে কেবল সমস্ত নাল হাইপোথেসি রাখার উপায় নেই - বা বহু একক অনুমান হিসাবে উপস্থাপিত সসেজের টুকরোগুলির উপর নির্ভর করার উপায় নেই। এটি, যেখানে গবেষণামূলক অধীনে ডোমেন থেকে তত্ত্বের সাথে কাজ করার অভিজ্ঞতা অভিজ্ঞতা কাজ করে meets