bonferroni法（bonferroni法怎么读）

本文目录一览：

• 1、三组年龄比较用什么统计学
• 2、多重比较-Bonferroni法和Benjamini & Hochberg法
• 3、p值，Bonferroni校正，FDR法，q-value，多重检验
• 4、多重设检验的三种常见方法计算

三组年龄比较用什么统计学

三组间两两比较采用的几种统计学方式(检验,Bonferroni法,tukey法,Scheffe法,SNK法)区别

bonferroni法（bonferroni法怎么读）

其实简单来讲，这些方法无非是比较极，或是比较均值。其中，比较极是说区分相互几组间有别的几组均数，但每一组内的均数之间无异。比较均值是指比较每一对的均数，并指出它们相同还是不同。

Bonferroni法

就是用0.05除以比较次数。适用于小于5组的比较。

也有改进的Bonferroni法，比如Holm,Hochberg改进后的软件REGWQ，但是比较少用。

检验

这个方法只是在手工运算时有用，每次还是用0.05来作为alpha。

tukey法

Tukey使用一个q统计量来计算出真实的显著性异。

具有比较均数和比较极的双重性质。

适用于组数大于6以上。

Scheffe法

适用于任何比较。

可用0.10作为alpha.

SNK

最为流行的方法，广泛使用。

其实，我最为用的是dunnett t 检验。

当然，万一没办法，性正交实验是备胎。

Multiple_Comparison_Procedures

法最敏感(其他的方法没有异时，它可能发现异)，Bonfer法(可适用于所有的两两比较)和SNK(看不到P值)一般应用的较多，Scheffe法不怎么敏感，Tukey法上次听SCI报告时，数据看上去有明显异时可以选用。

多重比较-Bonferroni法和Benjamini & Hochberg法

三组间两两比较采用的几种统计学方式(检验,Bonferroni法,tukey法,Scheffe法,SNK法)区别

其实简单来讲，这些方法无非是比较极，或是比较均值。其中，比较极是说区分相互几组间有别的几组均数，但每一组内的均数之间无异。比较均值是指比较每一对的均数，并指出它们相同还是不同。

Bonferroni法

就是用0.05除以比较次数。适用于小于5组的比较。

也有改进的Bonferroni法，比如Holm,Hochberg改进后的软件REGWQ，但是比较少用。

检验

这个方法只是在手工运算时有用，每次还是用0.05来作为alpha。

tukey法

Tukey使用一个q统计量来计算出真实的显著性异。

具有比较均数和比较极的双重性质。

适用于组数大于6以上。

Scheffe法

适用于任何比较。

可用0.10作为alpha.

SNK

最为流行的方法，广泛使用。

其实，我最为用的是dunnett t 检验。

当然，万一没办法，性正交实验是备胎。

Multiple_Comparison_Procedures

法最敏感(其他的方法没有异时，它可能发现异)，Bonfer法(可适用于所有的两两比较)和SNK(看不到P值)一般应用的较多，Scheffe法不怎么敏感，Tukey法上次听SCI报告时，数据看上去有明显异时可以选用。

一般来说，当p.value < 0.05时，我们认为犯错误的概率很低，可以否定原设。但是如我们做了很多次实验，比如10000次，那么犯错误的次数可能能达到500次，我们要规避这么多的阳性结果，就需要考虑多重设检验。

本次笔记主要介绍多重比较下两种常用的矫正P值的方法：Bonferroni法和Benjamini & Hochberg法（BH法）

p值，Bonferroni校正，FDR法，q-value，多重检验

三组间两两比较采用的几种统计学方式(检验,Bonferroni法,tukey法,Scheffe法,SNK法)区别

其实简单来讲，这些方法无非是比较极，或是比较均值。其中，比较极是说区分相互几组间有别的几组均数，但每一组内的均数之间无异。比较均值是指比较每一对的均数，并指出它们相同还是不同。

Bonferroni法

就是用0.05除以比较次数。适用于小于5组的比较。

也有改进的Bonferroni法，比如Holm,Hochberg改进后的软件REGWQ，但是比较少用。

检验

这个方法只是在手工运算时有用，每次还是用0.05来作为alpha。

tukey法

Tukey使用一个q统计量来计算出真实的显著性异。

具有比较均数和比较极的双重性质。

适用于组数大于6以上。

Scheffe法

适用于任何比较。

可用0.10作为alpha.

SNK

最为流行的方法，广泛使用。

其实，我最为用的是dunnett t 检验。

当然，万一没办法，性正交实验是备胎。

Multiple_Comparison_Procedures

法最敏感(其他的方法没有异时，它可能发现异)，Bonfer法(可适用于所有的两两比较)和SNK(看不到P值)一般应用的较多，Scheffe法不怎么敏感，Tukey法上次听SCI报告时，数据看上去有明显异时可以选用。

一般来说，当p.value < 0.05时，我们认为犯错误的概率很低，可以否定原设。但是如我们做了很多次实验，比如10000次，那么犯错误的次数可能能达到500次，我们要规避这么多的阳性结果，就需要考虑多重设检验。

本次笔记主要介绍多重比较下两种常用的矫正P值的方法：Bonferroni法和Benjamini & Hochberg法（BH法）

单次检验：为控制阳性率，设置阳性率阈值（α）为0.05，p

多重设检验的三种常见方法计算

三组间两两比较采用的几种统计学方式(检验,Bonferroni法,tukey法,Scheffe法,SNK法)区别

其实简单来讲，这些方法无非是比较极，或是比较均值。其中，比较极是说区分相互几组间有别的几组均数，但每一组内的均数之间无异。比较均值是指比较每一对的均数，并指出它们相同还是不同。

Bonferroni法

就是用0.05除以比较次数。适用于小于5组的比较。

也有改进的Bonferroni法，比如Holm,Hochberg改进后的软件REGWQ，但是比较少用。

检验

这个方法只是在手工运算时有用，每次还是用0.05来作为alpha。

tukey法

Tukey使用一个q统计量来计算出真实的显著性异。

具有比较均数和比较极的双重性质。

适用于组数大于6以上。

Scheffe法

适用于任何比较。

可用0.10作为alpha.

SNK

最为流行的方法，广泛使用。

其实，我最为用的是dunnett t 检验。

当然，万一没办法，性正交实验是备胎。

Multiple_Comparison_Procedures

法最敏感(其他的方法没有异时，它可能发现异)，Bonfer法(可适用于所有的两两比较)和SNK(看不到P值)一般应用的较多，Scheffe法不怎么敏感，Tukey法上次听SCI报告时，数据看上去有明显异时可以选用。

一般来说，当p.value < 0.05时，我们认为犯错误的概率很低，可以否定原设。但是如我们做了很多次实验，比如10000次，那么犯错误的次数可能能达到500次，我们要规避这么多的阳性结果，就需要考虑多重设检验。