Correction de Bonferroni
Implémentons des tests d'hypothèses multiples en utilisant la correction de Bonferroni que nous avons présentée dans les diapos. Vous allez utiliser la fonction importée multipletests() pour cela.
Utilisez un seuil de significativité pour un test unique de 0,05 et observez comment la correction de Bonferroni affecte notre liste d'exemple de p-valeurs déjà créée.
Cet exercice fait partie du cours
S’entraîner aux questions d’entretien en statistiques avec Python
Instructions
- Calculez une liste de p-valeurs ajustées selon Bonferroni à l'aide de la fonction importée
multipletests(). - Affichez les résultats des tests d'hypothèses multiples renvoyés à l'index 0 de votre variable
p_adjusted. - Affichez les p-valeurs elles-mêmes renvoyées à l'index 1 de votre variable
p_adjusted.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
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(____)