Aula 15: Poder e Múltiplos Testes

Detectar efeitos sem fabricar descobertas

Materiais da aula

Slides

Poder, bootstrap sob hipóteses alternativas e controle de múltiplos testes.

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Material de apoio

Análise reproduzível do experimento Cookie Cats, com simulações e exercícios.

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Base de dados de apoio

Experimento Cookie Cats com duas posições de barreira e métricas de retenção.

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Objetivos

  • construir \(H_0\) por permutação e bootstrap recentralizado;
  • compreender por que o bootstrap usual representa naturalmente \(H_A\);
  • definir e estimar poder para alternativas específicas;
  • relacionar efeito, amostra, nível de significância e poder;
  • quantificar a inflação de falsos positivos;
  • escolher entre controle de FWER e FDR.

Estudo de caso

O experimento Cookie Cats compara duas posições para uma barreira no jogo. A retenção em 7 dias é a métrica primária; retenção em 1 dia e rodadas permitem discutir famílias de hipóteses e multiplicidade.

Bibliografia da aula

Bibliografia principal

  • Renato Assunção, Fundamentos Estatísticos para Ciência da Computação, seções sobre erros tipo I e II, tamanho amostral e poder.
  • James et al., An Introduction to Statistical Learning, capítulo de testes múltiplos: famílias de hipóteses, FWER, FDR e procedimentos de correção.
  • Çetinkaya-Rundel e Hardin, Introduction to Modern Statistics, capítulos de testes de hipóteses: nível de significância, poder e consequências de decisões repetidas.

Bibliografia complementar

Os métodos de Holm, BH e a distinção formal entre FWER e FDR exigem bibliografia complementar; os livros introdutórios da disciplina oferecem a base de testes e poder, mas não cobrem todos esses procedimentos com o mesmo detalhe.