カイ2乗検定結果にボンフェローニ補正を適用するR

Question

私は、主題カテゴリ（SC）と研究機関（RI）の2つの名目変数を持つデータセットに対してRカイ2乗検定を適用しました。表は、この

 RI1 RI2 RI3 RI4 RI5 RI6 RI7 RI8 RI9 RI10 
sc1 4.95 2.97 2.97 5.94 3.96 7.92 25.74 44.55 0.99 0.00 
sc2 6.53 3.01 11.55 5.52 5.02 6.03 23.61 38.19 0.00 0.50 
sc3 6.12 4.08 10.20 6.12 0.00 2.04 24.48 44.89 0.00 2.04 
sc4 10.00 0.00 2.00 8.00 0.00 4.00 32.00 42.00 0.00 2.00 
sc5 10.93 3.12 6.25 3.12 1.56 6.25 23.43 42.18 1.56 1.56 
sc6 6.10 4.58 12.21 6.87 3.05 4.58 24.42 35.87 1.52 0.76 
sc7 11.90 7.14 11.90 7.14 2.38 2.38 33.33 19.04 0.00 4.76 
sc8 8.60 3.22 6.98 5.37 3.76 3.76 20.96 43.01 1.61 2.68 
sc9 7.27 4.84 13.93 6.06 4.24 2.42 19.39 40.00 1.21 0.60 
sc10 3.75 0.00 8.75 7.50 1.25 1.25 33.75 40.00 2.50 1.25 

のように見え、次のようにカイ二乗の結果は以下のとおりです。

chisq.test(mydata) 

     Pearson's Chi-squared test 

    data: mydata 
    X-squared = 102.51, df = 81, p-value = 0.05357 
Warning message: 
In chisq.test(mydata) : Chi-squared approximation may be incorrect 

私はp値にボンフェローニ補正を適用したいと思います。私の仮説は、科目カテゴリーは研究機関の出版物の数に影響しないということです。私の質問は、10の科目カテゴリがあるので、p値を10で割るべきですか？...

P.S.私はまだ15ポイントに達していないので、新しいタグ "Bonferroni correction"を作成することはできません

Answer 1

Chi Sqテスト全体の後に複数のペアワイズ比較を行う場合、Bonferroni補正は0.05 /（テスト数） 。参考資料を参照hereとhere

おそらくすべての可能なペアをテストする必要があります。つまり、10回以上のテストを実行する必要があります。しかし、先に進む前に、これに取り組む他の方法について考えてみてください。

最初の手順は仮説を再評価することです。例えば。研究機関の研究者数が異なる場合、その分析にはその点を考慮する必要があります（研究者は、対象にかかわらず、より多くの出版物を生産することが期待できます）。あなたの研究の質問を明確にしたら、Chi Sqではなく別の統計的方法を使いたいかもしれません。質問/回答の検索に便利なのはCross Validatedです。