مشكلة المقارنات المتعددة
عند إجراء اختبارات إحصائية متعددة، تزداد احتمالية الحصول على نتيجة إيجابية خاطئة واحدة على الأقل بالصدفة مع زيادة عدد الاختبارات. تحدث مشكلة المقارنات المتعددة (وتسمى أيضًا مشكلة التعددية) لأنه إذا أجريت 100 اختبار فرضية بمستوى دلالة α = 0.05، فإنك تتوقع حوالي 5 نتائج إيجابية خاطئة بالصدفة وحدها، حتى لو كانت جميع الفرضيات الصفرية صحيحة. تقوم طرق التصحيح - مثل بونفيروني (Bonferroni)، ومعدل الاكتشاف الخاطئ لبنجاميني-هوكبيرج (Benjamini-Hochberg false discovery rate - FDR)، وغيرها - بتعديل عتبة الدلالة أو قيم الاحتمال (p-values) للتحكم في معدلات الخطأ. هذا المفهوم بالغ الأهمية لسلامة البحث وله آثار عميقة على العلوم الاستكشافية.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Bonferroni, C. E. (1935). Il calcolo dei coefficienti di correlazione nel caso di variabilità di gruppi. Instituto Italiano di Statistica. link ↗
- Benjamini, Y., & Hochberg, Y. (1995). Controlling the false discovery rate: A practical and powerful approach to multiple testing. Journal of the Royal Statistical Society Series B, 57(1), 289–300. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x ↗
- Ioannidis, J. P. A. (2005). Why most published research findings are false. PLoS Medicine, 2(8), e124. DOI: 10.1371/journal.pmed.0020124 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). The Multiple Comparisons Problem and Statistical Correction Methods. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/research-statistics/multiple-comparisons-problem
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- اختبار الفرضية الصفريةإحصاء البحث↔ compare
- القيمة الاحتمالية (p-value) والأهمية الإحصائيةإحصاء البحث↔ compare
- التحيز للنشرإحصاء البحث↔ compare
- خطأ النوع الأول والنوع الثانيإحصاء البحث↔ compare