তুলনা সংখ্যা বৃদ্ধি পাওয়ায় বেঞ্জামিন-হচবার্গ সংশোধন কি আরও রক্ষণশীল?

Question

মোট তুলনা সংখ্যার তুলনায় বেঞ্জামিন-হচবার্গ একাধিক পরীক্ষার সংশোধন কতটা রক্ষণশীল? উদাহরণস্বরূপ, যদি আমার কাছে দুটি গ্রুপের জন্য 18,000 বৈশিষ্ট্যের একটি তালিকা থাকে এবং আমি পি-মান পেতে উইলকক্সন পরীক্ষা করি। আমি বেঞ্জামিনী-হচবার্গ ব্যবহার করে সেই পি-মানটি সামঞ্জস্য করি এবং এর পরেও এর উল্লেখযোগ্য হিসাবে কিছু আসে না।

আমি জানি যে তুলনার সংখ্যা বাড়ার সাথে সাথে বনফেরনি সংশোধন বেশ রক্ষণশীল হতে পারে, বেঞ্জামিন-হচবার্গের কি একই সম্পত্তি আছে?

Comments

আপনি কি সত্যিকার অর্থে রক্ষণশীল বলতে এই বোঝাচ্ছেন যে আসল টাইপ আই রেট নামমাত্রের চেয়ে অনেক কম? না মানে 'স্বল্প শক্তি'?

— shabbychef

তিনি বলেছিলেন "রক্ষণশীল", কোনও "খুব রক্ষণশীল" নয়। যদি কোনও পদ্ধতি রক্ষণশীল হয় তবে এর শক্তি কম ...

— এলভিস

Answer 1

প্রথমত, আপনার বুঝতে হবে যে এই দুটি বহুবিধ পরীক্ষার পদ্ধতি একই জিনিসকে নিয়ন্ত্রণ করে না। আপনার উদাহরণটি ব্যবহার করে আমাদের 18,000 টি পর্যবেক্ষণ করা ভেরিয়েবল সহ দুটি গ্রুপ রয়েছে এবং কিছু ভেরিয়েবলগুলি সনাক্ত করার জন্য আপনি 18,000 পরীক্ষা করেন যা একটি গ্রুপ থেকে অন্য দলের থেকে আলাদা।

• Bonferroni সংশোধন পারিবারিকভাবে ত্রুটি হার নিয়ন্ত্রণ করে, এটিই সম্ভাবনা, ধরে নিই 18,000 সমস্ত ভেরিয়েবল দুটি গ্রুপে অভিন্ন বন্টন আছে, আপনি "এখানে আমার কিছু উল্লেখযোগ্য পার্থক্য রয়েছে" বলে মিথ্যা দাবি করছেন। সাধারণত, আপনি সিদ্ধান্ত নেন যে যদি এই সম্ভাবনাটি <5% হয় তবে আপনার দাবিটি বিশ্বাসযোগ্য।

• বেঞ্জামিন-হচবার্গ সংশোধন মিথ্যা আবিষ্কারের হারকে নিয়ন্ত্রণ করে , অর্থাৎ ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে মিথ্যা ধনাত্মকতার প্রত্যাশিত অনুপাত যার জন্য আপনি কোনও পার্থক্যের অস্তিত্ব দাবি করেন। উদাহরণস্বরূপ, যদি এফডিআর দ্বারা 5% 20 টি পরীক্ষা নিয়ন্ত্রিত হয় তবে "গড়ে" এই পরীক্ষাগুলির মধ্যে কেবল 1 টি মিথ্যা ধনাত্মক হবে।

এখন, তুলনার সংখ্যা যখন বাড়বে ... ভাল, এটি প্রান্তিক নাল অনুমানের সংখ্যার উপর নির্ভর করে যা সত্য। তবে মূলত, উভয় পদ্ধতির সাথে, যদি আপনার কয়েকটি থাকে তবে আসুন 5 বা 10, সত্যিকারের সাথে যুক্ত ভেরিয়েবলগুলি, আপনার 1,000,000 ভেরিয়েবলের তুলনায় 100 ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে এটি সনাক্ত করার আরও সম্ভাবনা রয়েছে। এটি যথেষ্ট স্বজ্ঞাত হওয়া উচিত। এটি এড়ানোর কোনও উপায় নেই।

Comments

এটি একটি দুর্দান্ত ব্যাখ্যা ছিল। চিন্তাশীল প্রতিক্রিয়া জন্য ধন্যবাদ।

— ব্যবহারকারী 4673

উত্তম উত্তর (+1), সম্ভবত এটি আপনার আগ্রহী হতে পারে stats.stackexchange.com/questions/166323/…