Koreksi Bonferroni–Holm
Anda telah melihat bahwa membandingkan banyak himpunan data yang berbeda, bahkan yang dihasilkan secara acak, dapat menghasilkan "hubungan yang signifikan secara statistik" padahal sebenarnya tidak! Salah satu cara mengatasinya adalah menerapkan koreksi pada alpha dari tingkat kepercayaan Anda. Dalam latihan ini Anda akan mengeksplorasi mengapa koreksi ini perlu diterapkan dan bagaimana cara melakukannya.
Sebanyak 1000 nilai p yang Anda hitung pada latihan sebelumnya telah dimuat untuk Anda dalam array NumPy p_values, begitu pula paket NumPy sebagai np.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Dasar-dasar Inferensi di Python
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
# Compute the Bonferonni-corrected alpha
bonf_alpha = ____
# Check how many p-values were significant at this level
____