Controlling the rate of Type I error over a large set of statistical tests
Notice bibliographique
Résumé
When many tests of significance are examined in a research investigation with procedures that limit the probability of making at least one Type I error--the so-called familywise techniques of control--the likelihood of detecting effects can be very low. That is, when familywise error controlling methods are adopted to assess statistical significance, the size of the critical value that must be exceeded in order to obtain statistical significance can be extremely large when the number of tests to be examined is also very large. In our investigation we examined three methods for increasing the sensitivity to detect effects when family size is large: the false discovery rate of error control presented by Benjamini and Hochberg (1995), a modified false discovery rate presented by Benjamini and Hochberg (2000) which estimates the number of true null hypotheses prior to adopting false discovery rate control, and a familywise method modified to control the probability of committing two or more Type I errors in the family of tests examined--not one, as is the case with the usual familywise techniques. Our results indicated that the level of significance for the two or more familywise method of Type I error control varied with the testing scenario and needed to be set on occasion at values in excess of 0.15 in order to control the two or more rate at a reasonable value of 0.01. In addition, the false discovery rate methods typically resulted in substantially greater power to detect non-null effects even though their levels of significance were set at the standard 0.05 value. Accordingly, we recommend the Benjamini and Hochberg (1995, 2000) methods of Type I error control when the number of tests in the family is large.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,551 | 0,764 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».