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多重检验 (multiple testing)

多重检验，也称为多重假设检验或多重比较，指的是在同时进行多个统计检验或比较多个变量时出现的统计问题。当研究人员或分析师在同一数据集上执行多个统计检验或比较多个组或变量以确定潜在关联、差异或模式时，就会出现这个问题 多重检验的问题在于它增加了获得误报结果的概率。当执行多个统计检验时，至少有一个检验仅由于偶然原因而产生显著结果的可能性变得更高 为了解决多重检验的问题，通常应用控制整体错误率的统计方法，例如家族误差率（FWER）或虚假发现率（FDR）。这些方法调整每个检验的显著性阈值或p值，以弥补进行多个比较的情况，从而降低误报的风险。 一些常用的多重检验校正技术包括 Bonferroni校正：该方法通过将所需的显著性水平（通常为α）除以正在执行的检验数量来调整每个检验的显著性阈值。这是一种简单而保守的方法，但在涉及大量检验时可能过于严格。 Holm-Bonferroni方法：类似于Bonferroni校正，Holm-Bonferroni方法通过逐步调整p值来控制FWER，提供了一种更强大的方法 虚假发现率（FDR）控制：FDR控制方法，如Benjamini-Hochberg过程，控制拒绝假设中的虚假发现的比例，而不是整体错误率。这种方法比Bonferroni校正更灵活，适用于涉及大量检验的情况。 排列检验：排列检验是一种非参数方法，它涉及随机排列组或变量标签以创建一个零分布。它可以根据经验零分布估计调整后的p值，有效地进行多重检验。 在处理多重比较时，应用适当的多重检验校正至关重要，以确保可靠和有效的统计推断。它有助于减少误报的风险，并提供更可靠的结果。