Ainda não entendi o que seu supervisor quis dizer com Hommel-Hochberg, pois não consigo encontrar essa colaboração, mas acho que não faz mal colocar algumas informações úteis sobre procedimentos de teste múltiplos.
Introdução. Correção de Bonferroni
αnHi
pi<αn
αα=0.05
P(type I)=1−P(No type I)=1−(1−0.05)20=1−0.36=0.64
Portanto, mesmo que você tenha 20 alternativas falsas, há uma chance de 64% de favorecer uma delas em vez do nulo. Usar a correção de Bonferroni, no entanto, reduz isso para
P=1−(1−0.0520)20=1−0.95=0.05
ω=α/nω
Hochberg
Hochberg (1988) apresenta um procedimento de intensificação. Existem outros, alguns ainda mais recentes, que você também pode examinar, como Holm-Bonferoni ou Benjamini-Hochberg (1995) . O Hochberg original, no entanto, aquele em que você está interessado funciona assim:
- P(1),P(2),...,P(n)H(1),...,H(n)
- H(k)P(k)≤αn+1−kk=1,...,n
Como você pode ver, diferentemente da correção de Bonferroni, o método de Hochberg compara cada valor de p com um número diferente. Os valores p menores são comparados aos números mais baixos e os valores p mais altos são comparados aos números mais altos. Esta é a "correção" que você está procurando.
Observe que o método Holm que eu liguei acima também é mencionado no artigo de Hochberg, portanto, você também pode verificar esse - eles são muito semelhantes. Holm é, na verdade, é um procedimento de abaixamento. Você pode descobrir a diferença por conta própria, tenho certeza. Outro artigo bastante importante sobre as referências de Hochberg e Hommel é Simes (1986) . Você realmente deve verificar este também para entender melhor os dois métodos.
Hommel
O método de Hommel é mais poderoso que Hochberg, mas é mais difícil de calcular e entender. A explicação mais curta e fácil que encontrei foi em Multiple Hypothesis Testing (1995) (ótimos procedimentos de teste múltiplo revisam btw) e é assim:
j
pn−j+k>kαj
k=1,...,j
jHipi≤αjji1n
O artigo original, no qual você realmente deve procurar uma compreensão mais profunda, é Hommel (1988) . Observe que existem várias suposições que cada um desses métodos faz, várias diferenças entre eles e recursos diferentes para cada método. Você realmente deve estudar os trabalhos para obter uma compreensão mais profunda do assunto.
Extras
Os métodos mais novos que você pode procurar são White (2000) (usa um método de autoinicialização e, ao contrário de "corrigir" o alfa, ele oferece uma nova maneira de calcular o valor p)) e para uma versão expandida de White's, Wolf e Romano (2003) . Esses métodos são ligeiramente diferentes e, portanto, podem não ser relevantes para você, mas são bastante poderosos para testar vários modelos com os mesmos dados (hipótese nula).
Desculpe se parte do meu texto foi um pouco fora de tópico. Eu entrei nesse assunto recentemente e gosto de escrever sobre ele. Espero que isso seja útil. Deixe-me saber se você realmente encontrou um método de Hommel-Hochberg como eu não consegui.