在公共卫生研究中，我们经常需要对多个假设同时进行检验。当一次研究中包含多个统计测试时，即使每个单独测试的显著性水平设置得很严格（例如0.05），多次测试累积下来也会增加至少有一个阳性结果是假阳性的概率。这种现象被称为多重比较问题。
具体来说，如果你在一项研究中进行了20次独立的假设检验，并且每次检验都设定了0.05的显著性水平，那么即使所有原假设都是正确的（即实际上没有效应或差异存在），你仍然有大约95%的概率至少会得到一个假阳性结果。这显然会导致错误结论的风险增加。
为了控制这种由于多次测试而产生的I型错误率（即错误地拒绝了真实的零假设的情况）上升，研究者通常需要采用多重比较校正方法。常见的校正方法包括Bonferroni校正、Holm-Bonferroni方法、Benjamini-Hochberg过程等。这些方法通过调整检验的显著性水平或p值来降低整体I型错误率，从而提高结果的可靠性。
总之，进行多重比较校正是为了确保研究结论的有效性和科学性，避免因偶然因素导致的不正确推断。这对于公共卫生决策尤其重要，因为基于错误数据作出的判断可能会对公众健康产生负面影响。
具体来说，如果你在一项研究中进行了20次独立的假设检验，并且每次检验都设定了0.05的显著性水平，那么即使所有原假设都是正确的（即实际上没有效应或差异存在），你仍然有大约95%的概率至少会得到一个假阳性结果。这显然会导致错误结论的风险增加。
为了控制这种由于多次测试而产生的I型错误率（即错误地拒绝了真实的零假设的情况）上升，研究者通常需要采用多重比较校正方法。常见的校正方法包括Bonferroni校正、Holm-Bonferroni方法、Benjamini-Hochberg过程等。这些方法通过调整检验的显著性水平或p值来降低整体I型错误率，从而提高结果的可靠性。
总之，进行多重比较校正是为了确保研究结论的有效性和科学性，避免因偶然因素导致的不正确推断。这对于公共卫生决策尤其重要，因为基于错误数据作出的判断可能会对公众健康产生负面影响。
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