Holm Düzeltmesi (Holm-Bonferroni)
Holm Step-Down Family-Wise Error Rate Correction · Ayrıca şöyle bilinir: Holm-Bonferroni method, Holm step-down procedure, Holm's sequentially rejective procedure, Holm düzeltmesi
Sture Holm tarafından 1979'da tanıtılan Holm düzeltmesi, aile-geneli hata oranını (FWER) α seviyesinde kontrol ederken, klasik Bonferroni düzeltmesinden en az o kadar çok hipotezi reddeden, adım adım aşağı inen çoklu karşılaştırma prosedürüdür. Gözlemlenen p-değerlerini en küçükten en büyüğe doğru sıralar ve her birini, başlangıçta katı olan ve test ilerledikçe gevşeyen bir eşik değerine karşı karşılaştırır; bu da onu aynı hata kontrol seviyesinde Bonferroni'den tekdüze olarak daha güçlü kılar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Bonferroni'yi kullanacağınız her durumda Holm düzeltmesine başvurun: m ≥ 2 eşzamanlı testiniz varsa ve önceden belirlenmiş bir α'da tek bir yanlış reddetme olasılığını kontrol etmeniz gerekiyorsa. Testler arasındaki bağımlılık hakkında hiçbir varsayım gerektirmez, herhangi bir p-değeri koleksiyonuna uygulanabilir (post-hoc ANOVA karşıtlıkları, çoklu son noktalar, birkaç planlanmış karşılaştırma) ve Bonferroni'yi tekdüze olarak domine eder, bu nedenle Holm mevcut olduğunda sade Bonferroni'yi tercih etmek için nadiren bir neden vardır. Amaç, herhangi bir yanlış pozitifin (FWER) kontrolünden, keşifler arasındaki yanlış pozitiflerin beklenen oranının (FDR) kontrolüne kaydığında, büyük ölçekli genomik taramalarda olduğu gibi, Benjamini-Hochberg prosedürü daha uygun bir araçtır.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Bonferroni'den tekdüze olarak daha güçlüdür: aynı α'da en az o kadar çok hipotezi reddeder, asla daha azını reddetmez.
- Dağılımdan bağımsız FWER kontrolü — testler arasındaki herhangi bir bağımlılık yapısı altında geçerlidir, korelasyon varsayımı yoktur.
- Hesaplanması ve açıklanması basittir: p-değerlerini sıralayın ve küçülen paydalı bir eşik üzerinde ilerleyin.
- Herhangi bir test ailesine uygulanabilir, çünkü temel test istatistikleri yerine yalnızca p-değerleri üzerinde çalışır.
- Hala FWER'i kontrol eder, bu nedenle test sayısı çok büyük olduğunda muhafazakar ve düşük güçlü kalır.
- Adım adım aşağı inen mantık, erken bir tek başarının, bazı sonraki hipotezler güçlü bir şekilde anlamlı olsa bile, tüm sonraki reddetmeleri durdurması anlamına gelir.
- Tüm FWER yöntemleri gibi, gücü geri kazanmak için testler arasındaki pozitif korelasyondan yararlanmaz.
- Ayarlanmış p-değerlerini raporlamak, tek bir sabit eşik bekleyen kullanıcıları şaşırtabilecek, zorunlu bir monotonluk adımı gerektirir.
SSS
Holm, Bonferroni'den nasıl farklıdır?
Her ikisi de aile-geneli hata oranını α'da kontrol eder ve her ikisi de en küçük p-değerine α/m uygular. Bonferroni aynı katı eşiği her teste uygularken, Holm sıralı p-değerleri üzerinde çalışırken eşiği α/(m − k + 1) olarak gevşetir. Sonuç olarak Holm, Bonferroni'den en az o kadar çok hipotezi reddeder ve genellikle daha fazlasını reddeder, hata kontrolünde herhangi bir kayıp olmaksızın.
Holm bağımsız testler varsayar mı?
Hayır. Bonferroni gibi Boole eşitsizliğine dayanır, bu nedenle FWER garantisi testler arasındaki keyfi bağımlılık altında geçerlidir. Bu genellik, güvenli bir varsayılan olarak önerilmesinin nedenidir, ancak aynı zamanda ek güç kazanmak için pozitif korelasyondan yararlanamayacağı anlamına da gelir.
Bonferroni yerine Holm kullanmak için hiç bir neden var mı?
İstatistiksel olarak Holm, Bonferroni'yi domine eder, bu nedenle Bonferroni'yi korumanın ana nedenleri iletişimseldir: önceden duyurulabilir tek bir sabit eşik α/m sağlar, bu da önceden kaydedilmiş protokollerde uygun ve uzman olmayanlara açıklanması kolaydır.
Benjamini-Hochberg'e ne zaman geçmeliyim?
Herhangi bir yanlış keşif olasılığını (FWER) kontrol etmekten ziyade, yanlış keşiflerin beklenen oranını (FDR) kontrol etmenin daha uygun olduğu durumlarda geçiş yapın — tipik olarak genomik gibi büyük ölçekli keşif testlerinde, Holm dahil FWER prosedürlerinin çok muhafazakar hale geldiği durumlarda.
Kaynaklar
- Holm, S. (1979). A simple sequentially rejective multiple test procedure. Scandinavian Journal of Statistics, 6(2), 65–70. link ↗
- Bonferroni, C. E. (1936). Teoria statistica delle classi e calcolo delle probabilità. Pubblicazioni del R Istituto Superiore di Scienze Economiche e Commerciali di Firenze, 8, 3–62. link ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 2). Holm Step-Down Family-Wise Error Rate Correction. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/holm-correction
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Benjamini-Hochberg Prosedürü (Yapay Keşif Oranının Kontrolü)İstatistik↔ karşılaştır
- Bonferroni Düzeltmesiİstatistik↔ karşılaştır
- Tek yönlü Varyans Analiziİstatistik↔ karşılaştır