안녕하세요.
Bonferroni's adjustment 관련하여 문의드립니다.
A치료군과 B치료군의 outcome 비교하는 연구에서 특정 그룹의 환자들만 뽑아서 subgroup analysis 를 하였는데요. 비교하는 변수는 수술 시간, 합병증 여부, 완전절제 여부 등의 12개의 간단한 변수들로 해당 변수에 대한 비교는 t.test, Fisher test, Chi-square test 중 적절한 방법으로 비교하였습니다.
특정 리뷰어가 subgroup analysis에 대해서 Bonferroni's adjustment를 하라고 권고 하였는데요. 이런 경우에는 correction을 어떻게 해야 하나요? 12개 variable에 대한 p-value를 p.adjust function을 통해서 산출하는게 맞는 건가요? t.tes의 경우에는 p.adjust.methods 와 같은 sub-function이 있는데 Fisher test의 경우에는 그런 것이 또 없다보니... 이게 실제로 필요한 것인가에 대해서도 감이 잘 오지 않네요.
여러 통계 고수들의 도움을 부탁드립니다.
감사합니다.
Comment 1
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cardiomoon
2022.03.25 14:08
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다중검정 문제를 해결하는 방법 중 하나인데 쉽게 말씀드려 구한 p값에 검정의 갯수만큼을 곱해 adjusted p값을 구하는 것입니다. 즉 A,B,C 세군이 있어 다중검정을 A-B, B-C, C-A 에 대한 검정을 세번 실시했다고 하면 각각의 p값에 3을 곱하는 것입니다. 이는 p<0.05인 경우 아무 의미없는 검정이라도 20번에 한번 꼴로 우연히 p<0.05로 나오기 때문입니다. 다음을 참조하세요.
https://en.wikipedia.org/wiki/Bonferroni_correction
https://en.wikipedia.org/wiki/Multiple_comparisons_problem