Corrigindo múltiplas comparações em um dentro de sujeitos / medidas repetidas ANOVA; excessivamente conservador?

Parece-me que as correções disponíveis para múltiplas comparações no contexto de uma ANOVA de medidas repetidas são excessivamente conservadoras. Este é realmente o caso? Em caso afirmativo, quais são algumas citações que posso usar para apoiar este ponto e aprender mais?

anova repeated-measures multiple-comparisons russellpierce
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Que tipo de correção de MP você está se referindo também? (BTW, porque a alphatag?)

chl

re a tag alfa: somente porque as correções normalmente servem para manter a constante alfa.

22411 russellpierce

Não sei ao certo o que MP significa nesse contexto, mas estou falando sobre as correções de comparações múltiplas Bonferroni e / ou Sidak usadas com frequência.

22611 russellpierce

Eu sei que existem outras abordagens, por exemplo, Taxa de descoberta falsa e assim por diante, mas estou procurando especificamente avaliar e criticar as abordagens mais usadas.

22411 russellpierce

Enquanto eu continuo pesquisando, parece haver essencialmente dois campos ... aqueles que têm uma 'melhor abordagem' por meio de um termo de erro comum e aqueles que desejam ajustar o valor de p de acordo com algum tipo de procedimento de comparação múltipla (Bonferonni, Holm ... etc etc ... parece haver mais deles do que eu tenho dedos).

22411 russellpierce

Respostas:

Que eu saiba, a distribuição conjunta de contrastes lineares foi derivada no caso simples de ANOVA (consulte a documentação do pacote R do compcomp ), mas não há formulários fechados para a configuração de medidas repetidas. No entanto, você sempre pode inicializar a distribuição conjunta desses contrastes lineares sob o nulo e examinar a estatística t mínima (ou o valor p máximo) para definir o limite de significância com o controle FWE. Como você também sugeriu, você pode usar métodos que exigem apenas alguma condição qualitativa na distribuição conjunta das estatísticas de teste. Bonferroni é uma boa opção se você tiver poucos contrastes. Caso contrário, dê uma olhada no Holm's . Se você está olhando para muitos contrastes lineares, definitivamente deve se perguntar se deseja proteção contraqualquer descoberta falsa ou apenas uma proporção de descobertas falsas. Neste último caso, use o procedimento BH para o controle de FDR.

JohnRos
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Aqui está uma coleção de links para um fórum do SPSS. Espero que você ache relevante para você em algum grau: isto , isto , isto , isto .

ttnphns
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Obrigado por apontar em uma direção. Infelizmente, as publicações dos grupos de notícias estão longe de ser uma evidência convincente ao discutir essas questões em trabalhos publicados. A cartilha geral sobre esfericidade é interessante e aponta por que os ajustes de valor p de Bonferroni-stype ainda são de uso comum. Infelizmente, não há realmente uma acusação da natureza conservadora dessa abordagem.

22811 russellpierce