Phân tích và chỉ số

Đa kiểm định

Bởi Jarosław Wasiński (EN) • Đã xuất bản: 23 Th10 2026

Đánh giá đồng thời nhiều giả thuyết, trong đó ngưỡng ý nghĩa của một kiểm định không tự kiểm soát lỗi trên toàn tập. FWER xét xác suất ít nhất một bác bỏ sai; FDR xét tỷ phần bác bỏ sai kỳ vọng trong mọi bác bỏ. Đây là các mục tiêu kiểm soát khác nhau. Chọn phương pháp theo mục đích nghiên cứu, số lần thử và giả định phụ thuộc.

Ví dụ. Với năm giá trị p theo thứ tự 0.0004, 0.008, 0.019, 0.021 và 0.070, Bonferroni ở α = 0.05 dùng 0.01 và bác bỏ hai giả thuyết. BH ở q = 0.05 dùng ngưỡng 0.01, 0.02, 0.03, 0.04 và 0.05, bác bỏ bốn giả thuyết đầu.

Cách hoạt động

Định nghĩa tập kiểm định trước diễn giải kết quả, gồm biến thể chiến lược bị loại. Bonferroni kiểm soát FWER với giá trị p hợp lệ mà không cần độc lập. Thủ tục Benjamini–Hochberg cổ điển kiểm soát FDR theo điều kiện phụ thuộc phù hợp.

Sai lầm thường gặp

Không hiểu FDR 5% là bảo đảm 95% chiến lược được chọn sẽ kiếm tiền. Bác bỏ giả thuyết thống kê không xác lập độ lớn kinh tế của lợi thế, chi phí thực hiện hay ổn định tương lai.

Tìm hiểu thêm

Trong khóa học: 5.12 Tự động hóa và sàng lọc trong phân tích kỹ thuật — công cụ, quy trình và cạm bẫy . Nguồn: ASA: tuyên bố về giá trị p ; R: phương pháp điều chỉnh giá trị p .

Tập kiểm định và sự phụ thuộc

Định nghĩa các biến thể có thuộc một quyết định chọn chiến lược không. Bỏ các lần thử bị loại làm đánh giá thấp hiệu ứng lựa chọn. Dùng phương pháp phù hợp giả thuyết phụ thuộc; FWER và FDR kiểm soát mục tiêu lỗi khác nhau.

Nguồn chính kiểm tra 11 tháng Mười 2026: www.amstat.org .

Câu hỏi thường gặp

Điều chỉnh có sửa dữ liệu xấu không?

Không. Giá trị p phải phát sinh từ mô hình và bộ dữ liệu hợp lệ. Điều chỉnh không loại bỏ thiên lệch nhìn trước, rò rỉ thông tin hay chi phí thiếu.

Tôi có thể chỉ đếm năm mô hình lưu cuối cùng không?

Không nếu lựa chọn dùng tập lần thử lớn hơn. Mô tả quy trình tìm kiếm thực tế.

← Quay lại bộ thuật ngữ đầy đủ