Bonferonni-Holm 보정
무작위로 생성된 데이터라도 서로 다른 데이터셋을 많이 비교하면 사실과 다른 "통계적으로 유의한 관계"가 생길 수 있음을 확인했어요. 이를 피하는 한 가지 방법은 신뢰수준의 알파(alpha)를 보정하는 거예요. 이번 연습에서는 왜 이런 보정을 적용해야 하는지, 그리고 어떻게 하는지를 살펴보겠습니다.
이전 연습에서 계산한 1000개의 p-값이 NumPy 배열 p_values로 준비되어 있으며, NumPy는 np로 임포트되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python에서 배우는 추론 통계 기초
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Compute the Bonferonni-corrected alpha
bonf_alpha = ____
# Check how many p-values were significant at this level
____