Bonferroni-korrigering
Nu ska vi implementera multipla hypotestester med hjälp av Bonferroni-korrigeringsmetoden som vi gick igenom i slidesen. Du använder den importerade funktionen multipletests() för att genomföra detta.
Använd en signifikansnivå på 0,05 för enskilda test och observera hur Bonferroni-korrigeringen påverkar vår exempellista med p-värden som redan skapats.
Den här övningen är en del av kursen
Öva på statistikintervjufrågor i Python
Övningsinstruktioner
- Beräkna en lista med Bonferroni-justerade p-värden med hjälp av den importerade funktionen
multipletests(). - Skriv ut resultaten av de multipla hypotestesterna som returneras i index 0 av variabeln
p_adjusted. - Skriv ut p-värdena som returneras i index 1 av variabeln
p_adjusted.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
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(____)