Multiple Comparisons Using R

资 源 简 介

Multiple Comparisons Using R

详 情 说 明

在统计分析中，当我们需要同时进行多个假设检验时，直接使用传统的显著性水平（如0.05）会导致第一类错误（假阳性）的概率增加。这就是多重比较问题。R语言提供了多种方法来处理这个问题。

最常用的方法是p值校正，主要包括： Bonferroni校正：将显著性水平除以比较次数，非常保守但容易实施。 Holm校正：逐步调整p值，比Bonferroni更强大。 Benjamini-Hochberg方法：控制错误发现率(FDR)，适用于大规模多重检验。

R中的基本函数如p.adjust()可以方便地实现这些校正方法。此外，专门的程序包如multcomp提供了更复杂的多重比较程序，特别适用于方差分析后的成对比较。

理解这些方法的适用场景和优缺点对于正确解释统计结果至关重要。保守的方法减少了假阳性但增加了假阴性，而FDR方法在探索性研究中可能更合适。