多重比较Bonferroni法
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发布时间：2024-08-19 04:00
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时间：2024-08-31 04:44
2. 假设检验基于小概率原理，即认为小概率事件在一次试验中不会发生。然而，在多次假设检验中，这一原理不再适用。如果在一个研究问题中只要有一次检验结果为阳性，就可能错误地得出阳性结论。随着检验次数的增加，至少出现一次假阳性的概率会超过α。
3. 多重比较常见于以下情景：
4. 为了避免或减少多重比较，可以采取以下措施：
5. 特定问题有特定的解决方法。例如，方差分析中的两两比较方法和临床试验中的α消耗函数。然而，在一般的临床研究中，我们采用Bonferroni法和BH法进行多重比较的校正。
6. Bonferroni法通过将P值乘以比较次数n来校正，这种方法非常保守，尤其在比较次数n很大时，可能会导致校正后的α值远小于预定的α。
7. BH法首先对P值进行排序，然后计算每个P值的校正因子，确保校正后的P值顺序不变。
8. R语言中的p.adjust()函数可以执行多重检验的P值校正。
9. 示例显示，BH法校正后的P值结果为：0.08，0.06，0.325，0.510。需要注意的是，如果校正后的P值超过1，p.adjust()函数会将结果设置为1。
10. 有关p.adjust()函数的更多信息，请访问：http://web.mit.edu/people/jhaas/MacData/afs/sipb/project/r-project/arch/sun4x_59/lib/R/library/stats/html/p.adjust.html
