※ 引述《wild68 (浓得化不开的忧郁)》之铭言： : 我不是本科系的，在某篇 paper 上看到这个方法，但不知道是干什麽用的 : 不知道板上有没有人能简单的用几句话帮我介绍一下这是什麽东西呢？ : 比如说什麽情况下，用一般的什麽统计方法，会有什麽问题 : 而这个方法是用来解决什麽问题，有时候会不会衍生出些什麽问题等等 : 已经估过，但没有这麽精辟的解释，太艰深的我都看不懂orz : 小弟在这里先谢过了<(_ _)> 自问自答吧 後来我去问了以前教我们生物统计的老师 终於豁然开朗 不过要解释前因後果的话还满冗长的 所以我简单用几句话来介绍 在多组样本之间比较的时候 (mltiple tests) 为了避免接受虚无假设的机率太高而产生的 Type I error(alpha error, 误假为真的情形) ^^^^^^^^^^^^(指没有差异，无相关性等等) (false positive) 所使用的修正方法 但相对的也有可能提高 Type II error(beta error, 误真为假, false negative) -- 改不掉依赖深夜的习惯 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 140.128.139.66