Correzione di Bonferroni
Mettiamo in pratica test di ipotesi multipli usando l’approccio della correzione di Bonferroni di cui abbiamo parlato nelle diapositive. Userai la funzione importata multipletests() per farlo.
Usa un livello di significatività per test singolo pari a .05 e osserva come la correzione di Bonferroni influisce sul nostro elenco di p-value già creato.
Questo esercizio fa parte del corso
Esercitarsi con le domande di statistica per i colloqui in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Calcola un elenco di p-value aggiustati con Bonferroni usando la funzione importata
multipletests(). - Stampa i risultati dei test di ipotesi multipli restituiti all’indice 0 della variabile
p_adjusted. - Stampa i p-value stessi restituiti all’indice 1 della variabile
p_adjusted.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
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(____)