Analisis & metrik

Pengujian berganda

Oleh Jarosław Wasiński (EN) • Diterbitkan: 23 Okt 2026

Evaluasi bersama banyak hipotesis, dengan ambang signifikansi satu uji tidak otomatis mengendalikan galat seluruh keluarga. FWER menyangkut probabilitas setidaknya satu penolakan palsu; FDR harapan proporsi penolakan palsu dari seluruh penolakan. Tujuan kontrol berbeda. Pilih metode sesuai tujuan riset, jumlah percobaan dan asumsi ketergantungan.

Contoh. Untuk lima p-value terurut 0.0004, 0.008, 0.019, 0.021 dan 0.070, Bonferroni pada α = 0.05 memakai 0.01 serta menolak dua hipotesis. BH pada q = 0.05 memakai ambang 0.01, 0.02, 0.03, 0.04 dan 0.05 serta menolak empat pertama.

Cara kerja

Tetapkan keluarga uji sebelum menafsirkan hasil, termasuk varian strategi ditolak. Bonferroni mengendalikan FWER dengan p-value valid tanpa perlu independensi. Prosedur Benjamini–Hochberg klasik mengendalikan FDR pada kondisi ketergantungan sesuai.

Kesalahan umum

Jangan tafsirkan FDR 5% sebagai jaminan 95% strategi terpilih menghasilkan uang. Menolak hipotesis statistik tidak membuktikan besar ekonomi keunggulan, biaya eksekusi atau stabilitas mendatang.

Pelajaran lanjutan

Dalam kursus: 5.12 Otomasi dan penyaringan analisis teknikal — alat, alur dan jebakan. Sumber: ASA: pernyataan p-value; R: metode koreksi p-value.

Keluarga dan ketergantungan

Tetapkan apakah varian bagian satu keputusan seleksi strategi. Mengabaikan percobaan ditolak mengecilkan efek seleksi. Pakai metode sesuai hipotesis bergantung; FWER dan FDR mengendalikan tujuan galat berbeda.

Sumber primer diperiksa 11 Oktober 2026: www.amstat.org.

Pertanyaan umum

Apakah koreksi memperbaiki data buruk?

Tidak. P-value harus dari model dan dataset valid. Koreksi tidak menghapus bias look-ahead, kebocoran informasi atau biaya hilang.

Bolehkah menghitung hanya lima model terakhir disimpan?

Tidak jika seleksi memakai keluarga percobaan lebih besar. Jelaskan proses pencarian nyata.

← Kembali ke glosarium lengkap