Correction de Bonferroni
Mettons en œuvre des tests d'hypothèses multiples en utilisant la correction de Bonferroni, comme vu dans le diaporama. Vous utiliserez la fonction importée multipletests() pour y parvenir.
Utilisez un seuil de signification pour test unique de 0,05 et observez comment la correction de Bonferroni influence notre liste d'exemples de valeurs p déjà créée.
Cette activité fait partie du cours
S'exercer aux questions d'entrevue en statistiques avec Python
Instructions de l’exercice
- Calculez une liste des valeurs p ajustées selon Bonferroni à l'aide de la fonction importée
multipletests(). - Affichez les résultats des tests d'hypothèses multiples retournés à l'indice 0 de votre variable
p_adjusted. - Affichez les valeurs p elles-mêmes retournées à l'indice 1 de votre variable
p_adjusted.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
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(____)