In statistica, in particolare nei test di ipotesi multipli, il metodo di Holm, noto anche come metodo di Holm-Bonferroni, è una procedura semplice e ampiamente usata per controllare l'Errore%20di%20tipo%20I (anche detto falsi positivi) in una famiglia di ipotesi. È un metodo sequenziale di tipo step-down che offre un compromesso tra potenza statistica e controllo dell'Errore%20di%20tipo%20I.
Come Funziona:
Ordinamento: Ordina i valori p ottenuti dai singoli test di ipotesi dal più piccolo al più grande: p(1) <= p(2) <= ... <= p(m)
dove m
è il numero totale di ipotesi testate.
Confronto con una soglia modificata: Inizia con il valore p più piccolo (p(1)
). Confrontalo con una soglia modificata: α / (m - i + 1)
dove α
è il livello di significatività globale desiderato (ad esempio, 0.05) e i
è il rango del valore p ordinato (inizia da 1).
Decisione:
p(1) <= α / m
, allora rifiuta l'ipotesi corrispondente a p(1)
e passa al valore p successivo (p(2)
).p(1) > α / m
, allora non rifiutare alcuna ipotesi e fermati.Continuazione: Se hai rifiutato l'ipotesi precedente, confronta p(2)
con α / (m - 2 + 1) = α / (m - 1)
. Continua questo processo, confrontando ogni valore p successivo p(i)
con α / (m - i + 1)
, fino a quando non incontri un valore p che è maggiore della soglia modificata.
Fine: Quando un valore p è maggiore della soglia modificata, fermati. Rifiuta tutte le ipotesi corrispondenti ai valori p inferiori alle loro rispettive soglie modificate. Non rifiutare nessuna delle ipotesi rimanenti.
Vantaggi:
Svantaggi:
In sintesi: Il metodo di Holm è un approccio ragionevole e ampiamente utilizzato per la correzione multipla che offre un buon compromesso tra potenza e controllo dell'Errore%20di%20tipo%20I. È particolarmente utile quando si desidera controllare rigorosamente l'FWER%20(Family-Wise%20Error%20Rate).
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