Aula 15: Poder e Múltiplos Testes

Detectar efeitos sem fabricar descobertas

Materiais da aula

Slides

Permutação estratificada, múltiplos testes e poder por simulação.

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Material de apoio

Guia de estudo reproduzível, com exemplo estratificado completo, 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

  • executar e interpretar um teste de permutação estratificado;
  • compreender por que múltiplos testes aumentam falsos positivos;
  • distinguir controle de FWER e FDR;
  • comparar Bonferroni, Holm e Benjamini–Hochberg;
  • estimar poder usando permutação sob \(H_0\) e bootstrap sob \(H_A\).

Estudo de caso

O experimento Cookie Cats compara duas posições para uma barreira no jogo. Uma extensão didática por plataforma apresenta a permutação estratificada. A retenção em 7 dias é a métrica primária; as demais medidas introduzem o problema dos múltiplos testes. O poder é estimado comparando a distribuição nula por permutação com uma distribuição alternativa por bootstrap.

Bibliografia da aula

Bibliografia principal

  • Renato Assunção, Fundamentos Estatísticos para Ciência da Computação, seções sobre testes de randomização, 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.