Bonferonni-Holm-korrigering
Du har sett att jämförelse av många olika datamängder – även slumpmässigt genererade – kan resultera i "statistiskt signifikanta samband" som egentligen inte är det! Ett sätt att hantera detta är att tillämpa en korrigering av alfa i konfidensnivån. I den här övningen undersöker du varför du bör tillämpa denna korrigering och hur det går till.
De 1 000 p-värden du beräknade i föregående övning finns tillgängliga i ett NumPy-array med namnet p_values, och paketet NumPy har laddats som np.
Den här övningen är en del av kursen
Grunderna i inferens med Python
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Compute the Bonferonni-corrected alpha
bonf_alpha = ____
# Check how many p-values were significant at this level
____