La valeur P ajustée est le plus petit niveau de signification familial auquel une comparaison particulière sera déclarée statistiquement significative dans le cadre du test de comparaison multiple. … Une valeur P ajustée distincte est calculée pour chaque comparaison dans une famille de comparaisons.
Comment calculez-vous la valeur p ajustée ?
Suivant la suggestion de Vladimir Cermak, effectuez manuellement le calcul en utilisant, ajusté p-value=p-value(nombre total d'hypothèses testées)/(rang de la p-value), ou utilisez R comme suggéré par Oliver Gutjahr p.
Qu'est-ce que la valeur p ajustée par rapport à la valeur p ?
Une autre façon de voir la différence est qu'une valeur de p de 0,05 implique que 5 % de tous les tests donneront des faux positifs. Une valeur p (ou valeur q) ajustée du FDR de 0,05 implique que 5 % des tests significatifs entraîneront des faux positifs. Ce dernier entraînera moins de faux positifs.
Pourquoi ajuste-t-on les p-values ?
Utilisée pour les comparaisons multiples dans l'ANOVA, la valeur de p ajustée indique quelles comparaisons au niveau des facteurs au sein d'une famille de comparaisons (tests d'hypothèse) sont significativement différentes. Si la valeur de p ajustée est inférieure à alpha, vous rejetez l'hypothèse nulle.
Comment la valeur p ajustée de Bonferroni est-elle calculée ?
Pour obtenir la valeur p corrigée/ajustée de Bonferroni, divisez la valeur α originale par le nombre d'analyses sur la variable dépendante.
