10.6: Bonferroni 테스트

Bonferroni 테스트는 유의 알파 값을 데이터 세트의 쌍별 비교 수로 나누어 유형 1 오류를 줄이는 다중 비교 테스트의 한 유형입니다.

세 표본에서 추출한 학생들의 시험 점수를 같지 않은 평균으로 비교하는 것을 고려해 보십시오.

다음과 같이 각 표본 쌍에 대한 귀무 가설을 언급하는 것으로 시작합니다.

모든 쌍에 대해 수정된 t-통계량과 P-값을 계산합니다. P-값을 조정된 알파와 비교하고, 알파 값을 쌍의 수로 나눈 값(3)으로 계산됩니다.

쌍 1과 2, 1과 3의 P-값은 조정된 알파 값보다 작습니다. 우리는 이러한 쌍이 상당히 다른 평균을 갖는다고 추론하고 둘 다에 대한 귀무 가설을 기각합니다.

쌍 2와 3의 P-값이 조정된 알파보다 큽니다. 우리는 이 쌍의 평균이 크게 다르지 않다고 추론하고 귀무 가설을 기각하지 못합니다.

표본 1은 데이터 세트의 세 표본 간에 평균이 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 있습니다.