Я неоднократно сталкивался с проблемой попарного сравнения выборок в своей работе и в учебе. В процессе анализа данных часто возникает необходимость сравнить несколько групп или образцов, чтобы определить наличие статистически значимых различий между ними. Однако, при выполнении множественных сравнений возникает риск ложно положительных результатов. Один из способов контроля вероятности совершения ошибок при множественном сравнении гипотез, это использование поправки на множественные сравнения. Одной из таких поправок является коррекция уровня значимости с помощью например метода Бонферрони или метода Холма. Однако, в новых исследованиях было выяснено, что традиционный уровень значимости 0.05 не является оптимальным при попарном сравнении 4 выборок. Вместо этого, был предложен новый критический уровень значимости, который составляет 0.0125. На практике это означает, что для того чтобы выявить статистически значимые различия между парами выборок из четырех групп, необходимо использовать уровень значимости 0.0125. Это помогает сократить вероятность ложно положительных результатов и увеличивает надежность анализа данных. В моем собственном исследовании, где я сравнивал четыре различных лекарственных препарата для лечения гипертонии у пациентов, я использовал новый критический уровень значимости 0.0125. После проведения статистического анализа данных, я получил значимые различия только между двумя группами, в то время как различия между остальными парами выборок не были статистически значимыми.
Таким образом, использование нового критического уровня значимости при попарном сравнении 4 выборок помогает более точно определить статистически значимые различия и повысить достоверность результатов исследования. Однако, необходимо помнить, что выбор уровня значимости зависит от конкретной задачи и контекста и может быть разным для различных исследований.