Experiment Wise Error
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the experimentwise error rate is: where αew
Comparison Wise Error
is experimentwise error rate αpc is the per-comparison error rate, and c is the number of comparisons. For example, if 5 independent comparisons type 1 error were each to be done at the .05 level, then the probability that at least one of them would result in a Type I error is: 1 - (1 - .05)5 = 0.226. If the comparisons are not independent then the experimentwise error rate is less than . Finally, regardless of whether the comparisons are independent, αew ≤ (c)(αpc) For this example, .226 < (5)(.05) = 0.25.
Descriptive Statistics Hypothesis Testing General Properties of Distributions Distributions Normal Distribution Sampling Distributions Binomial and Related Distributions Student's
Family Wise Error
t Distribution Chi-square and F Distributions Other Key Distributions
Comparison Wise Error Rate
Testing for Normality and Symmetry ANOVA One-way ANOVA Factorial ANOVA ANOVA with Random or Nested decision wise error rate Factors Design of Experiments ANOVA with Repeated Measures Analysis of Covariance (ANCOVA) Miscellaneous Correlation Reliability Non-parametric Tests Time Series Analysis Survival Analysis Handling Missing Data http://davidmlane.com/hyperstat/A43646.html Regression Linear Regression Multiple Regression Logistic Regression Multinomial and Ordinal Logistic Regression Log-linear Regression Multivariate Descriptive Multivariate Statistics Multivariate Normal Distribution Hotelling’s T-square MANOVA Repeated Measures Tests Box’s Test Factor Analysis Cluster Analysis Appendix Mathematical Notation Excel Capabilities Matrices and Iterative Procedures Linear Algebra and Advanced Matrix Topics Other Mathematical http://www.real-statistics.com/one-way-analysis-of-variance-anova/experiment-wise-error-rate/ Topics Statistics Tables Bibliography Author Citation Blogs Tools Real Statistics Functions Multivariate Functions Time Series Analysis Functions Missing Data Functions Data Analysis Tools Contact Us Experiment-wise error rate We could have conducted the analysis for Example 1 of Basic Concepts for ANOVA by conducting multiple two sample tests. E.g. to decide whether or not to reject the following null hypothesis H0: μ1 = μ2 = μ3 We can use the following three separate null hypotheses: H0: μ1 = μ2 H0: μ2 = μ3 H0: μ1 = μ3 If any of these null hypotheses is rejected then the original null hypothesis is rejected. Note however that if you set α = .05 for each of the three sub-analyses then the overall alpha value is .14 since 1 – (1 – α)3 = 1 – (1 – .05)3 = 0.142525 (see Example 6 of Basic Probability Concepts). This means that the probability of rejecting the null hypothesis even when it is true (type I e
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