Testowanie wielokrotne w badaniach ekonomicznych

• Autorzy: Sabina Denkowska

Warianty tytułu

Multiple Testing in the Economic Research

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule zaprezentowano teorię testowań wielokrotnych. Wśród procedur opartych na uporządkowanych prawdopodobieństwach testowych wyróżnia się, ze względu na miary błędu I rodzaju dla rodziny wnioskowań, procedury kontrolujące: FWE (Family−Wise Error Rate) oraz FDR (False Discovery Rate). W artykule zostały zaprezentowane oraz porównane wybrane procedury testowań wielokrotnych, które mogą być wykorzystywane do testowania wartości przeciętnych parami: Bonferroniego, Bonferroniego−Šidáka, Holma, Holma−Šidáka, Shaffer oraz Yakuteliego−Benjaminiego.W artykule rozważane jest stosowanie procedur testowań wielokrotnych opartych na uporządkowanych prawdopodobieństwach testowych w typowych sytuacjach badawczych występujących w ekonomii: - do porównywania parami wartości przeciętnych w celu wydzielania jednorodnych podgrup wartości przeciętnych w modelu jednoczynnikowej analizy wariancji; - do testowania istotności współczynników korelacji w macierzy korelacji; - do testowania istotności parametrów strukturalnych w modelu regresji wielorakiej.

EN

In the paper multiple testing procedures based on ordered p-values are applied to control type I errors rates for family of inferences in different statistical problems. Multiple testing procedures based on ordered p-values may be found an interesting tool for simultaneous testing of more than one hypothesis at a time. Discussed methods are applicable to a broad spectrum of statistical problems since their requirements for statistical assumption are considerably less restricted than in case of classical procedures (only dependency among test statistics should be controlled). The analysis is put down to a collection of p-values or adjusted p-values. Depending on approach to the control of Type I error for the family of inferences these methods may be categorized into two major groups: FWE (Family-Wise Error Rate) and FDR (False Discovery Rate) procedures. The procedures of multiple testing are applied to typical situations in economics research: to separate homogenous groups of means, to test the significance of correlation coefficients in the correlation matrix and to infer about significance of regression parameters in linear regression model. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Wnioskowanie statystyczne; Modele regresji; Korelacja; Analiza wariancji; Prawdopodobieństwo

EN

Inferential statistics; Regression models; Correlation; Variance analysis; Probability

• Czasopismo: Folia Oeconomica Cracoviensia
• Rocznik: 2007
• Tom: 48
• Strony: 119--135

Twórcy

autor

Sabina Denkowska

• Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

Bibliografia

• Bartosiewicz S. (red.) 1980. Metody ekonometryczne. Przykłady i zadania, PWE, Warszawa, 1980.
• Benjamini Y., Hochberg Y. 1995. Controlling the false Discovery Rate: a Practical and Powerful Approach to Multiple Testing, Journal of the Royal Statistical Society, Ser. B 57, 1.
• Benjamini Y. 2001. False Discovery Rate in Large Multiplicity Problems; www.math.tau.ac.il/~ybenja/Temple.ppt
• Benjamini Y., Yekuteli D. 2001. The Control of the False Discovery Rate in Multiple Testing Under Dependency, Annals of Statistics 29.
• Benjamini Y., Kenigsberg E., Reiner A., Yekutieli D. 2005. FDR Adjustments of Microarray Experiments, www.math.tau.ac.il/-ybenja/Software/fdrame.pdf.
• Denkowska S. 1999. Multiple Comparisons in Socio-Economic Research, Kiev National University of Economics, Economic and Social Statistics in Transition, Proceedings of the Ukrainian, Polish and Slovak Scientific Seminar (Kiev, 20-22 October, 1998), Kiev.
• Denkowska S. 2005. Zastosowanie procedur testowań wielokrotnych opartych na uporządkowanych prawdopodobieństwach testowych do wydzielania jednorodnych podgrup wartości przeciętnych, Przegląd Statystyczny 52, 1.
• Denkowska S. 2006a. Multiple Testing in a Correlation Matrix, [w:] A Comparative Analysis of the Socio-Economie Conseqences of Transition Process in Central and Eastern European Countries, J. Pociecha (red.), Cracow University of Economics.
• Denkowska S. 2006b, Monte Carlo analysis of the effectiveness of Multiple Comparison Procedures, 13th Slovak-Polish-Ukrainian Scientific Seminar in Svätý Jur, 7-10, November 2006.
• Denkowska S. 2007a. Modyfikacja metody analizy grafów, [w:] Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania, Prace Naukowe AE 1169, Taksonomia 14, K. Jajuga, M. Walesiak (red.), Wydawnictwo AE, Wrocław.
• Denkowska S. 2007b. Testowanie wielokrotne przy weryfikacji ocen parametrów strukturalnych liniowego modelu ekonometrycznego, złożony do druku.
• Denuit M., Scaillet O. 2004. Nonparametric tests for positive quadrant dependence, Journal of Financial Econometrics, 2004, 2, 422-450.
• Domański Cz. 1990. Testy statystyczne, PWN, Warszawa.
• Domański Cz., Pruska K. 2000. Nieklasyczne metody statystyczne, PWE, Warszawa.
• Grabiński T., Wydymus S., Zeliaś A. 1982. Metody doboru zmiennych w modelach ekonometrycznych, PWN, Warszawa.
• Goryl A., Jedrzejczak Z., Kukuła K., Osiewalski J., Walkosz A. 2003. Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa.
• Hochberg Y., Tamhane A.C. 1987. Multiple Comparison Procedures, John Wiley & Sons, NY, 1987.
• Holland B., Copenhaver M.D. 1987. An Improved Sequentially Rejective Bonferroni Test Procedure, Biometrics 43, 417-423.
• Holm S. 1979. A Simple Sequentially Rejective Test Procedure, Scandinavian Journal of Statistics, 6.
• Kot S.M. (red.) 1999. Analiza ekonometryczna kształtowania sie plac w okresie transformacji, PWN, Warszawa-Kraków.
• Lehmann E. 1966. Some Concepts of Dependence, Annals of Mathematical Statistics, 37, 1137-1153.
• Miller R.G. 1981. Simultaneous Statistical Inference, Springer-Verlag, New York.
• Schweder T., Spjøtvoll E. 1982. Plots of p-Values to Evaluate Many Tests Simultaneously Biometrika 69, 3, 493-502.
• Shaffer J.P. 1995. Multiple Hypothesis Testing, Annual Review of Psychology 46, 561-584.
• Sokołowski A., Denkowska S. 2000. Testowanie wielokrotne w macierzy korelacji - eksperyment symulacyjny, [w:] Materiały z XXXV Konferencji Statystyków, Ekonometryków i Matematyków Akademii Ekonomicznych Polski Południowej (Osieczany, 23-25 III 1999 r.), A. Zeliaś (red.), Kraków.
• Westfall P.H., Young S.S. 1993. Resampling Based Multiple Testing, Wiley, New York.
• Westfall P.H., Tobias R.D., Rom D., Wolfinger R.D., Hochberg Y. 1999. Multiple Comparisons and Multiple Tests, Using the SAS System, SAS Institute Inc.