Problem med multiple sammenligninger
Når man udfører flere statistiske tests, øges sandsynligheden for at opnå mindst én falsk positiv ved en tilfældighed med antallet af tests. Problemet med multiple sammenligninger (også kaldet multiplificitetsproblemet) opstår, fordi hvis man udfører 100 hypotesetests ved α = 0,05, forventer man ca. 5 falske positiver alene ved en tilfældighed, selv hvis alle nulhypoteser er sande. Korrektionsmetoder—Bonferroni, Benjamini-Hochberg falsk opdagelsesrate (FDR) og andre—justerer signifikansgrænsen eller p-værdier for at kontrollere fejlraten. Dette koncept er afgørende for forskningsintegritet og har dybtgående implikationer for eksplorativ videnskab.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). The Multiple Comparisons Problem and Statistical Correction Methods. ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- HypotesetestningForskningsstatistik↔ compare
- P-værdi og statistisk signifikansForskningsstatistik↔ compare
- PubliceringsbiasForskningsstatistik↔ compare
- Type I og Type II fejlForskningsstatistik↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →