A Response to "Describing Data Requires No Adjustment for Multiple Comparisons"

نویسندگان

چکیده

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Describing data requires no adjustment for multiple comparisons: a reply from Savitz and Olshan.

The context for discussing multiple comparisons is statistical hypothesis testing and p values, which we dealt with cursorily in our earlier commentary (1) and which Dr. Thompson addresses in detail (2). He organizes the sequence of questions as follows: Should hypothesis tests be used? If they are used, should they be based onp values? If p values are used, should they be adjusted for multiple...

متن کامل

a new approach to credibility premium for zero-inflated poisson models for panel data

هدف اصلی از این تحقیق به دست آوردن و مقایسه حق بیمه باورمندی در مدل های شمارشی گزارش نشده برای داده های طولی می باشد. در این تحقیق حق بیمه های پبش گویی بر اساس توابع ضرر مربع خطا و نمایی محاسبه شده و با هم مقایسه می شود. تمایل به گرفتن پاداش و جایزه یکی از دلایل مهم برای گزارش ندادن تصادفات می باشد و افراد برای استفاده از تخفیف اغلب از گزارش تصادفات با هزینه پائین خودداری می کنند، در این تحقیق ...

15 صفحه اول

No adjustments are needed for multiple comparisons.

Adjustments for making multiple comparisons in large bodies of data are recommended to avoid rejecting the null hypothesis too readily. Unfortunately, reducing the type I error for null associations increases the type II error for those associations that are not null. The theoretical basis for advocating a routine adjustment for multiple comparisons is the "universal null hypothesis" that "chan...

متن کامل

Semi-Bayes and empirical Bayes adjustment methods for multiple comparisons.

Epidemiological studies often involve multiple comparisons, and may therefore report many "false positive" statistically significant findings simply because of the large number of statistical tests involved. Traditional methods ofadjustment for multiple comparisons, such as the Bonferroni method, may induce investigators to ignore potentially important findings, because they do not take account...

متن کامل

Multiple time level adjustment for data assimilation

A B S T R A C T Time-stepping schemes in ocean–atmosphere models can involve multiple time levels. Traditional data assimilation implementation considers only the adjustment of the current state using observations available, i.e. the one time level adjustment. However, one time level adjustment introduces an inconsistency between the adjusted and unadjusted states into the model time integratio...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: American Journal of Epidemiology

سال: 1998

ISSN: 0002-9262,1476-6256

DOI: 10.1093/oxfordjournals.aje.a009533