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[학술] 통계분석 사후비교 방법 중 Bonferroni 분석법 설명 부탁드립니다.
에브리데이
  (2015-08-31 00:00)
 

안녕하세요. 다름이 아니라 논문 리뷰 중인데 처음보는 통계분석을 수행하여 해당 방법에 대해서 문의드립니다.

5가지 실험군에 대해서 real-time PCR을 돌렸는데, 각군의 샘플 수가 3입니다. 통계분석을 graphpad 라는 소프트웨어를 사용하였는데, one-way ANOVA에 사후비교는 Bonferroni 를 사용했습니다.

샘플수도 작고, 결과에 대한 설명이 빈약하여 reject를 고민중인데, 그래도 Bonferroni 가 무었인지 궁금하여 문의드립니다.



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  댓글 3  
Bonferroni  (2015-08-31 00:51)
1
후속검정은 유의한 분산분석에 대해 실행하는 것으로, 분산분석은 단순히 여러 군집 중 적어도 하나의 군집이 다른 하나의 군집과 유의한 차이가 있다는 것일뿐, 어느 군집이 어느 군집과 차이가 있는 것인지를 알기 위해서는 후속검정의 방법들 중 하나를 시행해보아야 하는데 이는 결국 2개 군집들의 조합들에 대해서 모두 유의한 차이의 여부를 확인하는 것임.
군집이 5개라면 5C2 가 되므로 총 10개의 2개 군집들의 조합이 있을 수 있으므로 10번의 비교를 하게 되는데 이때 1회의 비교마다 5%의 유의수준을 사용한다면 총 50%의 제1형 오류의 가능성을 가져오게 되므로, 전체 후속검정의 유의수준을 5%로 고정하는 방법을 고려하게 되는 것임. 이 방법이 무엇인가가 여러 후속검정들 사이의 차이에 해당됨.
Bonferroni의 방법은 이중 가장 단순한 방법으로 5%/10(비교의 횟수)=0.5%의 유의수준을 각각의 비교에 대해 적용하는 방법임. 각 비교는 일반적인 t-검정과 같은 방법으로 진행하되, 그 유의수준을 0.5%, 즉 99.5%의 신뢰수준으로 검정하여 유의한 차이를 보이는 짝들을 찾아나가는 것이 Bonferroni의 방법임. 끝.

추) 군집별 시료수가 '3'이라면, 자유도가 너무 작아서, 심각한 정도로 검정력이 작을수밖에 없으므로 의미있는 결과를 기대하는 것은 무리임.
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123  (2015-08-31 01:24)
2
multiple comparison correction 방법중 가장 보수적인 방법입니다. 보통 p <0.05를 만족한다는건, 데이터에 의미있는 차이가 없을때 우연히 현재와 같은 양상이 관찰될 확률이 5%미만이라는 거죠. 즉, '차이있음'이라고 선언했을때 '앗 진실이 아닌데 속았구만'할 확률(=false positive)이 5%미만이란 말입니다. 그런데 비교를 한번이 아니라 두번,세번...만약 20번을 한다고 하면 그중에 한번정도는 자연스럽게 false positive가 나올수 있겠죠. 본페로니는 그래서 원하는 p-value를 비교횟수로 나눈 새로운 p-value를 적용하는방법입니다.

ANOVA는 셋 이상의 그룹들이 있을때 우선, 세 그룹이 모두 동일한 그룹인지 아닌지르 검정하게 되고, 만약 '세그룹이 모두 동일하지는 않음.'이라고 나오면 구체적으로 누구랑 누구랑 서로 다른그룹인지를 밝혀야 하는 상황이 됩니다. 이게 post hoc test고, 실제로는 t-test를 모든 가능한 조합만큼 실시하는거죠. 그리고 그 가능한 조합의 수로 원하는 p-값을 나눈 새로운 p-value보다 적은 쌍이 있다면, 유의하게 차이가 나는 그룹쌍이라고 보는겁니다.
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bio  (2015-09-04 04:48)
3
위에 두 분 말씀이 다 맞습니다. 쉽게 설명드릴께요:

1) 본 퍼로니: 그래프패드에서 선택하여 수행할 수 있는 가장 보수적인 포스트 학 테스트 입니다. 여기서 통과되어 유의미한 차이가 있다고 나오면, 다른 테스트에서도 그렇함.

2) 튜키 : 본 퍼로니 보다는 걸 보수적인 방법. 피셔 보다는 보수적인 방법

3) 피셔 테스트: 가장 리버럴한 (혹은 덜 보수적인) 방법. 여기서 유의미한 차이를 보았더라도, 본퍼로니에서는 두 그룹에 차이가 없다고 나올 우려가 많이 있음.

하지만, 전제가 하나 있어요. 님이 지금하시는 비교는 티 테스트와 아노바와 같이 Parametric test로 검증할 때 그렇다는 얘기이고, 난 파라메트릭 (예. 멘-휘트니-윌콕슨)으로 하면 보다 더 보수적으로 검증해 볼 수 있습니다.

통계를 적용하는 기준으로 0.05 로 많이 놓습니다만, 이것도 약하니, 0.005로 놓아야 한다는 주장도 많이 있습니다 (브릭 홈페이지 내에 그런 논문 소개란이 있음).
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