Калькулятор поправки Бонферрони

Поправка Бонферрони — простой способ ограничить ложноположительные выводы, когда в исследовании проверяют несколько гипотез. При обычном альфа 0.05 каждый отдельный тест при выполнении его предпосылок имеет пятипроцентную вероятность отклонить истинную нулевую гипотезу. Если рассматривать много тестов вместе, вероятность хотя бы одного случайного отклонения может значительно превысить пять процентов. Поправка контролирует семейную вероятность ошибки, деля желаемый общий уровень альфа на число сравнений. Если исследование включает m тестов и требует семейного уровня альфа, равного α, каждый тест оценивают по порогу α/m. Например, для пяти тестов с общим альфа 0.05 скорректированный порог равен 0.01. Наблюдаемое p-значение 0.008 остаётся значимым, а 0.02 — нет. Равнозначный подход — умножить каждое исходное p-значение на число тестов и ограничить результат единицей. Сравнение скорректированных p-значений с исходным альфа даёт те же решения. Метод основан на неравенстве для вероятности объединения событий, поэтому контролирует вероятность одной или нескольких ошибок первого рода без требования независимости тестов. Такая общность — его важное преимущество. При этом он консервативен, особенно при большом числе тестов или положительной корреляции между ними. Консервативность означает снижение статистической мощности и затруднение обнаружения реальных эффектов. Исследователям следует определять семейство гипотез до просмотра результатов, а не выбирать удобное число сравнений задним числом. Семейство тестов должно включать гипотезы, относящиеся к одному статистическому утверждению или решению. Например, в испытании, где несколько лечебных групп сравнивают с одной контрольной, эти сравнения можно считать одним семейством. В поисковом анализе могут быть отдельные логически связанные семейства, но такое разделение требует научного обоснования. Повторные проверки исходов, подгрупп, временных точек и спецификаций моделей без учёта всех значимых вариантов по-прежнему могут повышать риск ложноположительных результатов. Поправка Бонферрони полезна, когда особенно важно избежать даже одного ложного утверждения, сравнений сравнительно немного или нужна прозрачная процедура коррекции. Последовательная процедура Холма также контролирует семейную ошибку и обычно обладает не меньшей мощностью. Метод Бенджамини — Хохберга контролирует долю ложных открытий и может подойти для масштабного поискового анализа. Этот калькулятор выдаёт точный порог Бонферрони; выбор метода коррекции по-прежнему зависит от дизайна исследования, подтверждающих целей и последствий ложноположительных выводов.