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Bonferroni (Ajustement)

Lorsque vous réalisez de multiples tests de significativité statistique sur les mêmes données, l'ajustement de Bonferroni peut être appliqué pour qu'il soit plus "difficile" à ces tests d'être statistiquement significatifs. Par exemple, lorsque vous étudiez les coefficients de corrélation multiple d'une matrice de corrélation, il peut être inapproprié d'accepter et d'interpréter les corrélations statistiquement significatives au niveau 0,05, étant donné que vous effectuez de multiples tests. Précisément, c'est la probabilité d'erreur alpha d'accepter en se trompant le coefficient de corrélation observé comme non-égal-à-zéro alors que le fait (dans la population) qu'il soit égal à zéro peut être supérieur à 0,05 dans ce cas.

L'ajustement de Bonferroni est en général effectué en rapportant le niveau alpha (généralement fixé à 0,05, 0,01, etc.) au nombre de tests effectués. Par exemple, supposez que vous réalisez des tests multiples des corrélations individuelles à partir de la même matrice de corrélation. Le niveau de significativité ajusté de Bonferroni pour chacune des corrélations serait :

  0,05 / 5 = 0,01

Chaque test ayant des résultats avec une valeur p inférieure à 0,01 est considéré comme statistiquement significatif ; les corrélations avec une valeur de probabilité supérieure à 0,01 (incluant celles avec des valeurs p entre 0,01 et 0,05) sont considérées non-significatives.