Multiple correlations and bonferroni’s correction

邦费罗尼校正 相关性 统计 统计显著性 数学 相关系数 多元统计 样本量测定 临床意义 几何学
作者
François Curtin,Pierre Schulz
出处
期刊:Biological Psychiatry [Elsevier]
卷期号:44 (8): 775-777 被引量:587
标识
DOI:10.1016/s0006-3223(98)00043-2
摘要

Correlation coefficients between biological measurements and clinical scales are often calculated in psychiatric research. Calculating numerous correlations increases the risk of a type I error, i.e., to erroneously conclude the presence of a significant correlation. To avoid this, the level of statistical significance of correlation coefficients should be adjusted. Threshold levels of significance for correlation coefficients were adjusted for multiple comparisons in a set of k correlation coefficients (k = 1, 5, 10, 20, 50, 100) by Bonferroni’s correction. Significant correlation coefficients were then calculated according to sample size. The change in the threshold values of significance is larger when the number of correlations goes from 1 to 5 than when it goes from 50 to 100. A correlation coefficient, statistically significant at 5% when calculated alone, can be under the threshold level of significance when calculated even among a few other coefficients. Focusing on the most relevant variables or the use of multivariate statistics is advocated.
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