ボンフェローニテストとは
ボンフェローニ検定は、統計分析で使用される多重比較検定の一種です。 複数の比較を使用して多数の仮説検定を実行すると、最終的に、たとえ従属変数が存在しなくても、従属変数の統計的有意性を示す結果が生じる可能性があります。
特定のテストで99％の確率で正しい結果が得られた場合、100個のテストを実行すると、ミックスのどこかに誤った結果が生じる可能性があります。 Bonferroniテストは、比較テスト中に調整を行うことにより、データが統計的に有意であると誤って表示されるのを防ぐことを試みます。
「ボンフェローニ補正」または「ボンフェローニ調整」としても知られるボンフェローニテストは、各テストの「p」値がアルファをテスト数で割った値に等しくなければならないことを示唆しています。
重要なポイント
- ボンフェローニ検定は、統計分析で使用される多重比較検定の一種です。 多重比較による仮説検定中に、エラーまたは誤検知が発生する可能性があります。Bonferroniは、データが誤って統計的に有意であるように見えないように検定または調整を設計しました。
Bonferroniテストについて
ボンフェローニテストは、それを開発したイタリアの数学者、カルロエミリオボンフェローニ（1892〜1960）にちなんで命名されました。 他のタイプの多重比較テストには、ScheffeのテストとTukey-Kramerメソッドのテストが含まれます。 ボンフェローニテストの批判は、保守的すぎて、重要な結果を見つけられない可能性があるということです。
統計では、帰無仮説は本質的に、比較されている2つのデータセットの間に統計的な差がないという信念です。 仮説検定には、帰無仮説を確認または拒否するための統計サンプルの検定が含まれます。 このテストは、母集団またはグループのランダムサンプルを取得することにより実行されます。 帰無仮説がテストされる一方で、対立仮説もテストされます。これにより、2つの結果は相互に排他的です。
ただし、帰無仮説のテストでは、偽陽性の結果が発生する可能性があります。 このエラーはタイプ1エラーと呼ばれ、その結果、エラー率がテストに割り当てられます。 つまり、結果の特定の割合がエラーになる可能性があります。
たとえば、通常、エラー率5％がテストに割り当てられます。これは、5％の時間で誤検知が発生することを意味します。 5％のエラー率はアルファレベルと呼ばれます。 ただし、テストで多くの比較が行われている場合、各比較のエラー率が結果に影響を及ぼし、複数の誤検知が発生する可能性があります。
ボンフェローニは、複数の比較が行われた仮説検定で増加したエラー率を修正する方法を設計しました。 ボンフェローニの調整は、テストの数を取得し、それをアルファ値に分割することによって計算されます。 この例のエラー率5％を使用すると、2つのテストのエラー率は0.025または（.05 / 2）になり、4つのテストのエラー率は.0125または（.05 / 4）になります。
