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一种用于离散数据的修正邦费罗尼方法。

A modified Bonferroni method for discrete data.

作者信息

Tarone R E

机构信息

Biostatistics Branch, National Cancer Institute, Bethesda, Maryland 20892.

出版信息

Biometrics. 1990 Jun;46(2):515-22.

PMID:2364136
Abstract

The Bonferroni adjustment for multiple comparisons is a simple and useful method of controlling the overall false positive error rate when several significance tests are performed in the evaluation of an experiment. In situations with categorical data, the test statistics have discrete distributions. The discreteness of the null distributions can be exploited to reduce the number of significance tests taken into account in the Bonferroni procedure. This reduction is accomplished by using only the information contained in the marginal totals.

摘要

在评估实验时进行多个显著性检验时,用于多重比较的邦费罗尼校正(Bonferroni adjustment)是一种控制总体假阳性错误率的简单且有用的方法。在处理分类数据的情况下,检验统计量具有离散分布。可以利用零分布的离散性来减少邦费罗尼程序中考虑的显著性检验的数量。这种减少是通过仅使用边际总数中包含的信息来实现的。

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