Бонферрони или Тьюки? Когда количество сравнений становится большим?

Чтение в поле Обнаружение статистики с использованием SPSS (3-е издание) Я был немного поражен специальными тестами в ANOVA. Для тех, кто хочет контролировать частоту ошибок типа I, он предлагает Бонферрони или Тьюки и говорит (стр. 374):

Бонферрони обладает большей силой, когда количество сравнений невелико, тогда как Тьюки более мощен при тестировании большого количества средств.

Где провести черту между малым и большим количеством средств?

В дополнение к полезной ссылке, упомянутой в комментариях @schenectady.

Я бы также добавил, что исправление Бонферрони относится к более широкому классу проблем. Насколько я знаю, HSD Тьюки применяется только к ситуациям, когда вы хотите проверить все возможные парные сравнения, тогда как поправка Бонферрони может быть применена к любому набору тестов гипотез.

В частности, коррекция Бонферрони полезна, когда у вас небольшой набор запланированных сравнений, и вы хотите контролировать частоту ошибок Типа I. Это также позволяет составные сравнения. Например, у вас есть 6-сторонняя ANOVA, и вы хотите сравнить среднее для групп 1, 2 и 3 с группой 4, и вы хотите сравнить группу 5 с 6.

Для дальнейшей иллюстрации можно применить поправку Бонферрони для оценки значимости корреляций в матрице корреляций или набора основных и взаимодействующих эффектов в ANOVA. Однако такая коррекция обычно не применяется, по-видимому, по той причине, что уменьшение частоты ошибок типа I приводит к недопустимому снижению мощности.