En statistiques, la correction de Bonferroni est une méthode pour corriger le seuil de significativité lors de comparaisons multiples. La correction de Bonferroni est la méthode de correction la plus simple, bien qu'elle soit conservatrice étant donné qu'elle présente un risque conséquent d'erreur de type II. En effet, cette méthode ne prend pas en compte quelques informations, comme la distribution des valeurs p des différentes comparaisons.
Cette méthode de correction porte le nom du mathématicien italien Carlo Emilio Bonferroni (1892-1960), bien qu'il n'en soit pas l'auteur (ainsi, c'est un exemple de la loi de Stigler).
Références
↑(en) Jeremy Miles et Philip Banyard, Understanding and using statistics in psychology: a practical introduction: or, how I came to know and love the standard error, Los Angeles, SAGE Publications, , repr.éd., 356p. (ISBN978-0-7619-4397-6).
↑(en) Olive Jean Dunn, «Confidence intervals for the means of dependent, normally distributed variables», Journal of the American Statistical Association, vol.54, no287, , p.613–621 (DOI10.1080/01621459.1959.10501524, JSTOR2282541).
↑(en) Olive Jean Dunn, «Estimation of the medians for dependent variables», Annals of Mathematical Statistics, vol.30, no1, , p.192–197 (DOI10.1214/aoms/1177706374, JSTOR2237135).
↑(en) Olive Jean Dunn, «Multiple comparisons among means», Journal of the American Statistical Association, vol.56, no293, , p.52–64 (DOI10.1080/01621459.1961.10482090, JSTOR2282330).