15. 练习：分析多个指标

Bonferroni 校正

如果你还记得以前的课程，那你就知道 Bonferroni 校正 是处理多测试实验的方法之一，也就是说 Bonferroni 校正可以处理本案例多指标造成的问题。要计算新的 Bonferroni 校正显著值，我们需要让原显著值除以测试数量。

如果原显著值为 0.05，那经由 Bonferroni 校正后的新显著值是多少？

SOLUTION: 0.0125

哪个结果仍有统计显著性？

我们来根据新显著值判断，看哪些指标的观察差异具有统计显著性。以下是本实验四个指标的 p 值。（你应当用随机种子值 42 来获取这些 p 值。）

  1. 注册率： 0.0159
  2. 平均浏览时长： 0
  3. 平均教室逗留时长： 0.0384
  4. 完成率： 0.0363

使用 Bonferroni 校正显著值后，下列哪个指标仍有统计显著性？请选出所有正确选项。

SOLUTION:
  • 平均浏览时长

本案例用 Bonferroni 校正是否太保守了？

SOLUTION: 是

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