Calculadora de corrección de Bonferroni

Cuantas más pruebas haces, más fácil es encontrar un falso positivo. Pega tus valores p y la calculadora muestra lado a lado los valores p ajustados de cinco correcciones habituales, los umbrales por prueba de Bonferroni y Šidák y qué pruebas siguen siendo significativas con el método elegido.

Un valor p por prueba, separados por espacios, punto y coma o coma seguida de espacio; decimales con coma: 0,05.
Tasa de error por familia (para Benjamini-Hochberg, tasa de falsos descubrimientos), normalmente 0,05.
Pruebas significativas2 / 5
Qué pruebas son significativas
#1; #4
Umbral de Bonferroni α/m
0,01
Umbral de Šidák 1 − (1 − α)^(1/m)
0,01021
p ajustados, Bonferroni
0,04; 0,2; 0,15; 0,025; 1
p ajustados, Holm
0,032; 0,09; 0,09; 0,025; 0,2
p ajustados, Hochberg
0,032; 0,08; 0,08; 0,025; 0,2
p ajustados, Benjamini-Hochberg
0,02; 0,05; 0,05; 0,02; 0,2
p ajustados, Šidák
0,03937; 0,1846; 0,1413; 0,02475; 0,6723
Valores p originales
0,008; 0,04; 0,03; 0,005; 0,2

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Cómo se usa

  1. Pega los valores p de todas las pruebas de la familia, por ejemplo 0,008; 0,04; 0,03; 0,005; 0,2.
  2. Fija α y elige el método para la decisión.
  3. Mira cuántas pruebas siguen siendo significativas y cuáles (#1 es el primer valor p introducido). Los p ajustados de todos los métodos se listan en el orden de entrada.

Cómo funcionan las correcciones

m es el número de pruebas y p₍₁₎ ≤ p₍₂₎ ≤ … son los valores p ordenados.

  • Bonferroni: min(1, m·p).
  • Šidák: 1 − (1 − p)^m, algo menos estricta que Bonferroni para pruebas independientes.
  • Holm: min(1, (m − i + 1)·p₍ᵢ₎), y después los valores se hacen no decrecientes del p menor al mayor.
  • Hochberg: los mismos productos, pero no crecientes desde el p mayor hacia abajo; vale para pruebas independientes o con dependencia positiva.
  • Benjamini-Hochberg: min(1, m·p₍ᵢ₎/i), no crecientes desde el p mayor hacia abajo.

Una prueba es significativa cuando su p ajustado es ≤ α.

Ejemplo resuelto

Cinco valores p, 0,008; 0,04; 0,03; 0,005; 0,2, con α = 0,05.

  • Bonferroni: 0,04; 0,2; 0,15; 0,025; 1, así que son significativas #1 y #4 (umbral 0,01).
  • Holm: los ordenados 0,005; 0,008; 0,03; 0,04; 0,2 multiplicados por 5, 4, 3, 2, 1 dan 0,025; 0,032; 0,09; 0,08; 0,2, y el máximo acumulado sube el cuarto a 0,09. En el orden de entrada: 0,032; 0,09; 0,09; 0,025; 0,2, de nuevo #1 y #4, es decir 2 / 5.
  • Benjamini-Hochberg: 5p/rango = 0,025; 0,02; 0,05; 0,05; 0,2, y el mínimo acumulado desde arriba da 0,02; 0,05; 0,05; 0,02; 0,2, así que pasan #1, #2, #3 y #4.

Consejos y errores frecuentes

  • Define la familia de pruebas antes de ver los resultados e incluye todas, no solo las prometedoras.
  • Con muchas pruebas, Bonferroni es muy conservador; Holm da la misma garantía sin coste.
  • No mezcles métodos: indica el que elegiste y sus p ajustados.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la corrección de Bonferroni?

Con m pruebas, cada una se contrasta a nivel α/m en lugar de α, o lo que es igual, cada valor p se multiplica por m (con tope en 1) y se compara con α. Así la probabilidad de al menos un falso positivo no supera α.

¿Por qué Holm es mejor que Bonferroni?

Controla la misma tasa de error por familia, pero nunca es menos potente. Los valores p se ordenan; el menor se compara con α/m, el siguiente con α/(m − 1), y así hasta el primero que no pasa.

¿Qué controla Benjamini-Hochberg?

La tasa de falsos descubrimientos (FDR): la proporción esperada de falsos positivos entre las pruebas declaradas significativas. Cuando hay muchos efectos reales rechaza muchas más hipótesis que Bonferroni, por eso es popular en genómica y en cribados grandes.

¿Cómo uso los valores p ajustados?

Compara cada uno directamente con α: una prueba es significativa si su p ajustado es ≤ α. Los valores aparecen en el mismo orden en que introdujiste los valores p.

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Todas las herramientas de la categoría: Matemáticas ·Actualizado el 4 de noviembre de 2026

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