研究说了什么
每做一次显著性检验都有一定假阳性概率,检验越多,撞出假显著的机会越大。多重比较校正通过调高标准,控制「整体错判」的风险。常见方法如 Bonferroni 或错误发现率控制,本质是为一连串检验买一份总账保险。为什么重要
抗衰研究常对健康指标做几十次检验,挑出「显著的那个」当卖点。懂得这笔账,能让你对这种「多试撞中」保持警惕,要求作者说明是否校正,而不是被单次漂亮 p 值迷惑。证据与边界
校正过严可能漏掉真信号,过松则假阳性多。它调节而非消除风险。误用是「校正后仍显著才信」的极端,或完全无视检验次数。稳妥做法是看作者是否预先设定主要终点并做合理校正。
参考来源
American Statistician, 2021
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