什么是论文没有多重比较校正错误?
日期:2021-04-20 04:00:05
没有进行多个比较校正。当研究人员测试任务效果时,他们通常测试多个任务条件对多个变量(行动结果、调查表项目等)的影响。与具有更多限制条件的确认分析相反,该方法称为搜索分析。论文的验证很重要,还有原则吗?在使用频率统计的情况下,搜索分析中的多个比较可能对重要结果的解释有很大的影响。在包括两个或两个以上条件(或两个组的比较)的实验设计中,搜索分析涉及多个比较,并增加具有统计意义的结果(即,假阳性、I型错误),并且可能没有实际影响。这种情况下,要因数量越多,可执行的测试越多,观测到假阳性(家庭错误率)的可能性就越高。例如, 在2×3×3的实验设计中,即使实际不存在该效果,也可以以至少30%的概率获得显著的主效果或相互作用。在执行多个独立比较(例如神经影像分析、多个记录的神经元或EEG)的情况下,这个问题特别显著。在这种情况下,研究人员在每个身体的原始/神经元/时间点执行严格的统计测试。由于设计中包含许多指标,所以很可能检测到假阳性的结果。例如,委内特和他的同事发现了在鲑鱼中活性化的体素,没有多个校正(在“心理模拟”任务中活性化)。这个例子示出了识别假阳性有多容易。 这个问题在探索性分析中更加显著,但是在确认性分析中设定大量的测试的话有可能发生问题。如何发现错误,将根据测量的参数数量和使用的分析方法的数量,调查未校正的多重比较。如果这些变量中只有一个与要因变量相关,则可以纯含其他变量,以提高产生大结果的可能性。 篇论文的狗查了重论文免费,注册系统后每天发送一篇无条件免费论文查重,这个免费查重不限条件,登陆网站:https:///,可以进行论文查重免费来。免费查重的次数,免费查重的也各3元。另外,论文犬免费论文检索网站还提供正规版的感知网络检查、论文检查等重笃系统。因此,在对大量变量(例如,基因或MRI体等)进行探索性分析的情况下,如果没有明确的理由说明研究者未被修正的多个比较结果,则该结果完全不被接受。即使研究人员提供了粗略的假设(例如,应当在特定大脑区域或近似潜伏期中观察到效果),如果这个假设需要测试多个独立比较,则需要校正多个比较。干脆分析一下也许没问题,但是必须承认这是探索性分析。 研究人员应当报告所有测量的变量,并根据情况使用各种比较程序。例如,标准的多重比较修正在死后的鲑鱼脑内是绝对不会被激活的。请记住,很多方法可以纠正多个比较,而不是其他方法更能被研究人员接受。只修正一部分形式的话,可能无法完全解决错误报告问题。推荐阅读,更多相关内容:
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