10.5
A multiple comparison test, or MCT is a type of post hoc analysis generally conducted after comparing multiple samples using hypothesis tests such as ANOVA.
When many groups are compared, or multiple factors are tested in some groups, the MCT mainly helps identify a specific group that is significantly different from the others, or a factor that causes a significant effect.
For example, when comparing two groups of zebrafish it is easy to identify a group with a significantly different mean length at a 0.05 significance level.
If we increase the number of test groups, it becomes increasingly difficult to find the group with significantly different mean.
In such cases, a pairwise comparison also gives higher rates of Type-I error.
MCT helps determine a significantly different group in such cases by correcting the alpha values to reduce the Type-I error.
There are different types of MCTs that can be used for equal or unequal sample sizes. The most commonly used MCT is the Bonferroni test.
Een meervoudige vergelijkingstest (afgekort als MCT) is een post-hoc analyse die doorgaans wordt uitgevoerd na het toetsen van meerdere steekproeven met één of meerdere statistische tests. Een MCT helpt bij het identificeren van een steekproef die significant afwijkt van andere steekproeven of bij het vaststellen van een significante factor binnen meerdere factoren.
Het vergelijken van twee steekproeven is eenvoudig met een significantieniveau (α) van 0,05. Met andere woorden, er is slechts één steekproefpaar dat vergeleken hoeft te worden. Naarmate het aantal steekproeven toeneemt, wordt het echter lastiger om een significant afwijkende steekproef te identificeren. Dit komt doordat het aantal te vergelijken steekproefparen (paarsgewijze vergelijkingen) toeneemt met het aantal steekproeven. Bovendien stijgt de kans op een Type-I-fout naarmate het aantal paarsgewijze vergelijkingen toeneemt.
Een MCT helpt bij het identificeren van een significant verschillend steekproefgemiddelde binnen meerdere steekproeven door de significantiewaarden te corrigeren en de kans op een Type-I-fout te verkleinen. Daarnaast kunnen verschillende MCT's worden toegepast op datasets met gelijke of ongelijke steekproefomvang. Een veelgebruikte MCT is bijvoorbeeld de Bonferroni-correctie.
A multiple comparison test, or MCT is a type of post hoc analysis generally conducted after comparing multiple samples using hypothesis tests such as ANOVA.
When many groups are compared, or multiple factors are tested in some groups, the MCT mainly helps identify a specific group that is significantly different from the others, or a factor that causes a significant effect.
For example, when comparing two groups of zebrafish it is easy to identify a group with a significantly different mean length at a 0.05 significance level.
If we increase the number of test groups, it becomes increasingly difficult to find the group with significantly different mean.
In such cases, a pairwise comparison also gives higher rates of Type-I error.
MCT helps determine a significantly different group in such cases by correcting the alpha values to reduce the Type-I error.
There are different types of MCTs that can be used for equal or unequal sample sizes. The most commonly used MCT is the Bonferroni test.
From Chapter 10:
Now Playing
Analysis of Variance
3.6K Views
Analysis of Variance
9.8K Views
Analysis of Variance
12.6K Views
Analysis of Variance
3.6K Views
Analysis of Variance
6.1K Views
Analysis of Variance
2.7K Views
Analysis of Variance
2.7K Views