Corrigindo múltiplas comparações em um dentro de sujeitos / medidas repetidas ANOVA; excessivamente conservador?

Parece-me que as correções disponíveis para múltiplas comparações no contexto de uma ANOVA de medidas repetidas são excessivamente conservadoras. Este é realmente o caso? Em caso afirmativo, quais são algumas citações que posso usar para apoiar este ponto e aprender mais?

anova repeated-measures multiple-comparisons

— russellpierce
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Que tipo de correção de MP você está se referindo também? (BTW, porque a alphatag?)

— chl

re a tag alfa: somente porque as correções normalmente servem para manter a constante alfa.

— 22411 russellpierce

Não sei ao certo o que MP significa nesse contexto, mas estou falando sobre as correções de comparações múltiplas Bonferroni e / ou Sidak usadas com frequência.

— 22611 russellpierce

Eu sei que existem outras abordagens, por exemplo, Taxa de descoberta falsa e assim por diante, mas estou procurando especificamente avaliar e criticar as abordagens mais usadas.

— 22411 russellpierce

Enquanto eu continuo pesquisando, parece haver essencialmente dois campos ... aqueles que têm uma 'melhor abordagem' por meio de um termo de erro comum e aqueles que desejam ajustar o valor de p de acordo com algum tipo de procedimento de comparação múltipla (Bonferonni, Holm ... etc etc ... parece haver mais deles do que eu tenho dedos).

— 22411 russellpierce

Respostas:

Que eu saiba, a distribuição conjunta de contrastes lineares foi derivada no caso simples de ANOVA (consulte a documentação do pacote R do compcomp ), mas não há formulários fechados para a configuração de medidas repetidas. No entanto, você sempre pode inicializar a distribuição conjunta desses contrastes lineares sob o nulo e examinar a estatística t mínima (ou o valor p máximo) para definir o limite de significância com o controle FWE. Como você também sugeriu, você pode usar métodos que exigem apenas alguma condição qualitativa na distribuição conjunta das estatísticas de teste. Bonferroni é uma boa opção se você tiver poucos contrastes. Caso contrário, dê uma olhada no Holm's . Se você está olhando para muitos contrastes lineares, definitivamente deve se perguntar se deseja proteção contraqualquer descoberta falsa ou apenas uma proporção de descobertas falsas. Neste último caso, use o procedimento BH para o controle de FDR.

— JohnRos
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Aqui está uma coleção de links para um fórum do SPSS. Espero que você ache relevante para você em algum grau: isto , isto , isto , isto .

— ttnphns
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Obrigado por apontar em uma direção. Infelizmente, as publicações dos grupos de notícias estão longe de ser uma evidência convincente ao discutir essas questões em trabalhos publicados. A cartilha geral sobre esfericidade é interessante e aponta por que os ajustes de valor p de Bonferroni-stype ainda são de uso comum. Infelizmente, não há realmente uma acusação da natureza conservadora dessa abordagem.

— 22811 russellpierce