Когда применять расчёт
Коррекция набора p-значений с двумя заранее заданными уровнями семейной ошибки и проверкой выбранной гипотезы. Процедура Холма упорядочивает исходные p-значения и ужесточает проверки для наиболее убедительных результатов. Сравнение с двумя уровнями α показывает устойчивость выводов. У этой модели исходное поле «p-значения категорий» используется вместе с «Номер категории для отдельной проверки» в задаче padj(i)=max_{j≤i} min(1,(m−j+1)p_(j)). Здесь речь именно об этих показателях.
Для проверки работы можно начать с «p-значения категорий»: 0.002 0.016 0.031 0.008 0.11 0.045. Эти значения предназначены для демонстрации метода, а не обозначают рекомендуемую норму или типичные показатели всех выборок.
Ранговая проверка может отвечать на другой вопрос, чем проверка равенства математических ожиданий. Прежде чем интерпретировать вывод, необходимо понимать единицы измерения и способ получения каждой записи.
Разбор всех входных параметров
В форме предусмотрено 4 входных параметров. «p-значения категорий» определяет исходные данные; «Основная семейная значимость» имеет исходное значение 0.05. Оба параметра непосредственно участвуют в расчёте, а не служат оформлением.
Третий параметр, «Строгая семейная значимость», в примере равен 0.01. Изменяя его, следует оставлять остальные данные неизменными, иначе нельзя будет выяснить, почему получился другой итог.
Остальные поля: «Номер категории для отдельной проверки» = 3. Каждое число участвует в формуле, в ограничении модели или в отдельной выходной величине; не допускается подмена фактических данных придуманными значениями.
Математическая модель и показатели
Основа вычисления: padj(i)=max_{j≤i} min(1,(m−j+1)p_(j)). Процедура Холма упорядочивает исходные p-значения и ужесточает проверки для наиболее убедительных результатов. Сравнение с двумя уровнями α показывает устойчивость выводов.
На исходных данных ключевой результат «Число значимых при основной α» равен 2; связанный показатель «Число значимых при строгой α» равен 0. Их значения отвечают на разные вопросы, поэтому один из показателей не заменяет другой.
Для второго контрольного примера получается «Число значимых при основной α» = 2. В третьем примере другой входной параметр изменяет связанные величины. Такие проверки полезны при переносе модели в собственные расчёты.
Пограничные случаи и корректная трактовка
Поправка контролирует вероятность хотя бы одного ложного положительного результата; она не оценивает вероятность истинности гипотезы. Результат следует сопоставлять с исходными допущениями, иначе внешне точное число может оказаться статистически неподходящим.
Например, выбранное значение «Номер категории для отдельной проверки» = 3 влияет на проверку, прогноз или вычисляемую величину. При его изменении полезно просмотреть полный набор результатов вместо одного показателя.
Ранговая проверка может отвечать на другой вопрос, чем проверка равенства математических ожиданий. Для серьёзных решений желательно проверить устойчивость к небольшим изменениям входных величин и воспроизвести вычисление независимым способом.
Формула расчёта
padj(i)=max_{j≤i} min(1,(m−j+1)p_(j))
Проверенные примеры
Введены параметры: p-значения категорий = 0.002 0.016 0.031 0.008 0.11 0.045; Основная семейная значимость = 0.05; Строгая семейная значимость = 0.01; Номер категории для отдельной проверки = 3.
Получены показатели: Число значимых при основной α: 2; Число значимых при строгой α: 0; Минимальное скорректированное p: 0.012; Максимальное скорректированное p: 0.11; Среднее исходных p: 0.03533333.
Введены параметры: p-значения категорий = 0.002 0.016 0.031 0.00584 0.11 0.045; Основная семейная значимость = 0.05; Строгая семейная значимость = 0.01; Номер категории для отдельной проверки = 3.
Получены показатели: Число значимых при основной α: 2; Число значимых при строгой α: 0; Минимальное скорректированное p: 0.012; Максимальное скорректированное p: 0.11; Среднее исходных p: 0.03497333.
Введены параметры: p-значения категорий = 0.002 0.016 0.031 0.008 0.11 0.045; Основная семейная значимость = 0.15000000000000002; Строгая семейная значимость = 0.01; Номер категории для отдельной проверки = 3.
Получены показатели: Число значимых при основной α: 6; Число значимых при строгой α: 0; Минимальное скорректированное p: 0.012; Максимальное скорректированное p: 0.11; Среднее исходных p: 0.03533333.
Как пользоваться онлайн-калькулятором
- Укажите «p-значения категорий». Данные должны соответствовать описанию измерения.
- Введите «Основная семейная значимость» и «Строгая семейная значимость», учитывая связь между полями.
- Проверьте связанные показатели на трёх разобранных примерах и сравните результат с ограничениями модели.