Cómo realizar una corrección de Bonferroni
Escrito por Peter Flom ; August 24, 2017
La corrección de Bonferroni es una herramienta para ajustar los resultados estadísticos en comparaciones múltiples. Por ejemplo, si probamos una hipótesis al nivel p = 0,05, entonces tenemos un 5% de probabilidad de cometer un error de tipo "I", es decir, de rechazar falsamente la hipótesis nula. Pero si ponemos a prueba más hipótesis, la posibilidad de cometer un error de tipo "I" en cualquiera de ellas aumenta. El propósito de los procedimientos comparativos como el de Bonferroni es considerar esto, pero el grado de necesidad y el uso óptimo de estas herramientas, son, como señaló el estadístico Jacob Cohen, "una cuestión en la que las personas razonables pueden diferir".
Calcula el número de comparaciones que has hecho. Por ejemplo, supongamos que estás comparando las alturas de tres grupos de personas (grupo A, grupo B, grupo C). Entonces puedes hacer 3 comparaciones (A vs. B, A vs. C y B vs. C).
Define un valor-p apropiado "de familia", es decir, el valor-p que deseas para esta familia de comparaciones. La mayoría de las veces este valor será de 0,05, pero hay otras opciones posibles.
Divide el valor de "p" del paso dos entre el número de comparaciones del paso uno, y utiliza esto como el valor-p de Bonferroni corregido, es decir, rechaza la hipótesis nula a un valor de familia aconsejable de 0,05 si la comparación individual tiene un valor p menor a éste.
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Referencias
- "Applied Multiple Regression Correlation in the Behavioral Sciences", Jacob Cohen et al., 1984 ("Correlación de regresión múltiple aplicada a las ciencias del comportamiento", Jacob Cohen et al., 1984)
- "Dictionary of Statistics", Brian Everitt, 1995 ("Diccionario de estadística", Brian Everitt, 1995)
Escrito por
Peter Flom is a statistician and a learning-disabled adult. He has been writing for many years and has been published in many academic journals in fields such as psychology, drug addiction, epidemiology and others. He holds a Ph.D. in psychometrics from Fordham University.
