Deney Geneli Hata Oranı
Experiment-wise Error Rate
Tanım
Birden fazla istatistiksel karşılaştırmanın yapıldığı bir araştırmanın tamamında, en az bir Tip I hatası (alfa hatası) yapma olasılığı.
Örnek Vaka / Uygulama
Bir nöropsikolog, yeni geliştirilen bir bilişsel müdahale programının etkinliğini ölçmek için Alzheimer hastaları üzerinde 10 farklı bellek ve dikkat testi uygular. Her bir test için p < .05 ölçütünü bağımsız olarak kullanırsa, gerçekte hiçbir etki olmasa bile araştırmanın sonunda 'müdahale etkilidir' şeklinde yanlış bir sonuca varma (Tip I hatası) olasılığı %40'ın üzerine çıkar. Araştırmacı Bonferroni düzeltmesi uygulayarak alpha değerini test başına .005'e çekerse deney geneli hata oranını kontrol altına almış olur.
Derin Analiz
Çoklu test problemi, modern ampirik araştırmaların en sinsi istatistiksel tuzaklarından biridir. Bir veri setinde her bir hipotez testi geleneksel olarak α = .05 anlamlılık düzeyinde sınandığında, yapılan her yeni bağımsız karşılaştırma ile en az bir yanlış pozitif (Tip I hatası) bulma kümülatif olasılığı katlanarak artar. Matematiksel olarak, k sayıda bağımsız test için deney geneli hata oranı 1 - (1 - α)^k formülüyle hesaplanır; bu da örneğin 20 test yapıldığında gerçek hata oranının %5 değil, yaklaşık %64'e fırladığı anlamına gelir. Bonferroni düzeltmesi, Holm-Bonferroni yöntemi veya False Discovery Rate (FDR) kontrolü gibi düzeltme mekanizmaları kullanılmadığı takdirde, verilerdeki rastgele gürültü anlamlı bulgular olarak maskelenerek literatürün verimliliğini zehirler.
Etimoloji
İngilizce 'experiment' (deney, Latince *experimentum* [deneme, tecrübe]) + 'wise' (-den ötürü, bakımından, Eski İngilizce *wīs*) + 'error' (hata, Latince *errare* [yanılmak]) + 'rate' (oran, Latince *rata* [hesaplanan]).
Karıştırmayın
Test bazlı hata oranı (testwise error rate) ile sıklıkla karıştırılır; test bazlı oran tek bir karşılaştırmadaki hata olasılığını verirken, deney geneli oran tüm çalışmadaki kümülatif riski ifade eder.