10.5:

10.5: Test comparativi multipli

Multiple Comparison Tests

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10.4: One-Way ANOVA: Unequal Sample Sizes

10.7: Two-Way ANOVA

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01:13 min

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April 30, 2023

Overview

Il test di confronto multiplo, abbreviato in MCT, è un’analisi post hoc generalmente eseguita dopo aver confrontato più campioni con uno o più test. Un MCT aiuterà a identificare un campione significativamente diverso tra più campioni o un fattore tra più fattori.

Sarebbe facile confrontare due campioni utilizzando un livello alfa di significatività di 0,05. In altre parole, c’è solo una coppia di campioni da confrontare. Tuttavia, sarebbe difficile identificare un campione significativamente diverso se il numero di campioni aumenta. Ciò è dovuto al fatto che il numero di coppie di campioni da confrontare o confronti a coppie aumenta con il numero di campioni. Inoltre, la percentuale di errore di tipo I aumenta con il numero di confronti a coppie.

Un MCT aiuterà a identificare la media significativamente diversa tra più campioni correggendo i valori alfa di significatività e riducendo l’errore di tipo I. Inoltre, è possibile utilizzare MCT diversi per set di dati con dimensioni del campione uguali o disuguali. Un esempio di MCT di uso comune è il test di Bonferroni.

Transcript

Un test di confronto multiplo, o MCT, è un tipo di analisi post hoc generalmente condotta dopo aver confrontato più campioni utilizzando test di ipotesi come ANOVA.

Quando si confrontano molti gruppi o si testano più fattori in alcuni gruppi, l’MCT aiuta principalmente a identificare un gruppo specifico che è significativamente diverso dagli altri o un fattore che causa un effetto significativo.

Ad esempio, quando si confrontano due gruppi di zebrafish è facile identificare un gruppo con una lunghezza media significativamente diversa a un livello di significatività di 0,05.

Se aumentiamo il numero di gruppi di test, diventa sempre più difficile trovare il gruppo con media significativamente diversa.

In questi casi, un confronto a coppie fornisce anche tassi più elevati di errore di tipo I.

MCT aiuta a determinare un gruppo significativamente diverso in questi casi correggendo i valori alfa per ridurre l’errore di tipo I.

Esistono diversi tipi di MCT che possono essere utilizzati per campioni di dimensioni uguali o disuguali. L’MCT più comunemente usato è il test di Bonferroni.

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