Correção de Bonferroni
Vamos implementar múltiplos testes de hipótese usando a abordagem de correção de Bonferroni que vimos nos slides. Você vai usar a função importada multipletests() para fazer isso.
Use um nível de significância de teste único de 0,05 e observe como a correção de Bonferroni afeta nossa lista de p-values de exemplo já criada.
Este exercício faz parte do curso
Praticando perguntas de entrevista de Estatística em Python
Instruções do exercício
- Calcule uma lista de p-values ajustados por Bonferroni usando a função importada
multipletests(). - Imprima os resultados dos múltiplos testes de hipótese retornados no índice 0 da sua variável
p_adjusted. - Imprima os próprios p-values retornados no índice 1 da sua variável
p_adjusted.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
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(____)