ボンフェローニ補正
スライドで扱ったボンフェローニ補正を用いて、複数の仮説検定を実装してみましょう。ここではインポート済みの multipletests() 関数を使います。
単一検定の有意水準を 0.05 に設定し、すでに用意されているp値のサンプルリストに対して、ボンフェローニ補正がどのような影響を与えるかを確認してください。
この演習はコースの一部です
Pythonで統計面接問題を練習しよう
演習の手順
- インポート済みの
multipletests()関数を使って、ボンフェローニで調整したp値のリストを計算してください。 p_adjusted変数のインデックス0に返される複数仮説検定の結果を出力してください。p_adjusted変数のインデックス1に返されるp値そのものを出力してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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(____)