La correzione di Bonferroni è uno strumento per regolare i risultati statistici per i confronti multipli. Ad esempio, se verifichiamo una ipotesi al p = 0.05 livello, allora abbiamo un 5% di possibilità di fare un tipo ho errore, cioè di falsamente rifiutare l'ipotesi di null. Ma se ci prova altre ipotesi, la possibilità di fare un tipo ho errore su uno qualsiasi dei loro aumenti. Nelle routine di confronto come Bonferroni tenta di tenere conto di questo, ma se tali strumenti sono necessari e come essi sono i migliori di utilizzo, è, in come statistico Jacob Cohen osservato, "una questione su cui possono differire persone ragionevoli."
Istruzioni
• Calcolare il numero di confronti che avete fatto. Si supponga, ad esempio, che si confrontano le altezze di tre gruppi di persone (gruppo A, gruppo B, gruppo C). Poi si potrebbero fare 3 confronti (A contro B, A vs C e B vs C).
• Decidere su un appropriato "saggio familiare" p-value, vale a dire, il p-valore desiderato per questa famiglia di confronti. Più spesso, sarà 0,05, ma altre scelte sono possibili.
• Dividere il p-valore nel passaggio 2 per il numero di confronti nel passaggio 1 e usare questo come corretto il Bonferroni p-valore; cioè, rifiutare l'ipotesi di null al valore di 0.05 allargare se il confronto individuale ha un valore di p inferiore a questo.