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Bonferroni-Korrektur

Lass uns mehrere Hypothesentests mit der in den Folien besprochenen Bonferroni-Korrektur umsetzen. Du verwendest dafür die importierte Funktion multipletests().

Nutze ein Signifikanzniveau von 0,05 für einen Einzeltest und beobachte, wie sich die Bonferroni-Korrektur auf unsere bereits erstellte Liste von p-Werten auswirkt.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Statistik-Interviewfragen in Python üben

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Anleitung zur Übung

  • Berechne eine Liste der Bonferroni-adjustierten p-Werte mit der importierten Funktion multipletests().
  • Gib die Ergebnisse der multiplen Hypothesentests aus, die an Index 0 deiner Variable p_adjusted zurückgegeben werden.
  • Gib die p-Werte selbst aus, die an Index 1 deiner Variable p_adjusted zurückgegeben werden.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

from statsmodels.sandbox.stats.multicomp import multipletests
pvals = [.01, .05, .10, .50, .99]

# Create a list of the adjusted p-values
p_adjusted = multipletests(____, alpha=____, method='bonferroni')

# Print the resulting conclusions
print(____)

# Print the adjusted p-values themselves 
print(____)
Code bearbeiten und ausführen