Bonferroni correction
发布时间：2025-03-03 13:05:50来源：
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在统计学的世界里，当我们面对多个假设检验时，会遇到一个有趣且复杂的问题——多重比较问题。🔍 这就像是在一片未知的森林中寻找宝藏，但每一步都可能让我们误入歧途。这时，一位智者出现了，它就是Bonferroni校正！🛡️
Bonferroni校正是一种简单而有效的策略，它通过调整显著性水平（通常是α值），来降低因多次测试而导致假阳性结果的风险。📊 举个例子，如果你计划进行10次独立的假设检验，并希望总体错误率保持在5%以下，那么每次检验的显著性水平应该设置为0.05/10 = 0.005。这样一来，即使进行了多次检验，我们仍然可以相对自信地认为发现的任何显著差异都是真实的，而不是偶然的结果。🎉
当然，Bonferroni校正也有它的局限性，比如可能会增加假阴性的风险，即错过真正重要的发现。但这并不意味着我们应该忽视它，而是要在适当的时候运用它，以确保我们的研究结论是可靠和准确的。📚
统计学 Bonferroni 科学探索
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