Czytanie statystyk odkrywczych przy użyciu SPSS (3. edycja) Uderzyło mnie trochę na temat testów post-hoc w ANOVA. Dla tych, którzy chcą kontrolować poziom błędu typu I, sugeruje Bonferroni lub Tukey i mówi (s. 374):
Bonferroni ma większą moc, gdy liczba porównań jest niewielka, podczas gdy Tukey ma większą moc podczas testowania dużej liczby średnich.
Gdzie należy wytyczyć granicę między małą a dużą liczbą środków?
Odpowiedzi:
Oprócz przydatnego linku wspomnianego w komentarzach @schenectady.
Dodam również, że korekta Bonferroniego dotyczy szerszej klasy problemów. O ile mi wiadomo HSD Tukeya jest stosowane tylko w sytuacjach, w których chcesz zbadać wszystkie możliwe porównania parami, podczas gdy korekcję Bonferroniego można zastosować do dowolnego zestawu testów hipotez.
W szczególności korekcja Bonferroniego jest przydatna, gdy masz mały zestaw planowanych porównań i chcesz kontrolować rodzinny poziom błędu typu I. Pozwala to również na porównania związków. Na przykład masz 6-kierunkową ANOVA i chcesz porównać średnią z grup 1, 2 i 3 z grupą 4, a chcesz porównać grupę 5 z 6.
Aby dodatkowo zilustrować, można zastosować poprawkę Bonferroniego do oceny znaczenia korelacji w macierzy korelacji lub zestawu efektów głównych i interakcji w ANOVA. Jednak taka korekta zwykle nie jest stosowana, przypuszczalnie z tego powodu, że obniżenie poziomu błędu typu I powoduje niedopuszczalne zmniejszenie mocy.
źródło