I'm currently working with the glht function from the "multcomp" package, from R, to run a Tukey's post-hoc test (after a LMM analysis). I found two scripts to do that: one considers only Tukey's (e.g., summary(glht(MY MODEL,linfct=mcp(MY FIXED FACTOR="Tukey"))) ), and the other uses Holm's test as an adjustment (e.g., summary(glht(MY MODEL,linfct=mcp(MY FIXED FACTOR="Tukey")), test = adjusted ("holm")) ). My question is about the statistical power of the models. Is one model more conservative than the other? Is one of them better in terms of data confiability?
Oi, Manu! Talvez eu possa ajudar um pouco.
Se me lembro bem, as premissas para utilização do teste a posteriori de Holm são exatamente as mesmas necessárias para a utilização do Tukey. Porém, o Holm é um pouco menos conservador que o Tukey. Com o Holm, você terá um pouco mais de sensibilidade, e como "efeito colateral" você não terá acesso aos intervalos de confiança das diferenças entre as médias - as quais você tem quando utiliza o Tukey. Mas se você não precisar desses valores, isso não é problema.
Só fique ligada se o pacote do R que você está usando utiliza o Holm (também chamado de Ryan-Holm) ou o Holm-Sidak. Com a correção de Sidak o teste de Holm ganha mais sensibilidade ainda, mantendo as premissas. Aviso porque é relativamente comum publicarem "Holm" como sinônimo de "Holm-Sidak", o que prejudica a reprodutibilidade da pesquisa.
Você pode encontrar detalhes mais técnicos do teste na publicação do Holm:
Holm S. 1979. A simple sequentially rejective multiple test procedure. Scand J Stat 6:75.
Espero ter ajudado!
Vinicius Araújo Armelin, ajudou demais, obrigada!! Vou dar uma lida no artigo pra entender melhor =D
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