※ 引述《wild68 (濃得化不開的憂鬱)》之銘言： : 我不是本科系的，在某篇 paper 上看到這個方法，但不知道是幹什麼用的 : 不知道板上有沒有人能簡單的用幾句話幫我介紹一下這是什麼東西呢？ : 比如說什麼情況下，用一般的什麼統計方法，會有什麼問題 : 而這個方法是用來解決什麼問題，有時候會不會衍生出些什麼問題等等 : 已經估過，但沒有這麼精闢的解釋，太艱深的我都看不懂orz : 小弟在這裡先謝過了<(_ _)> 自問自答吧 後來我去問了以前教我們生物統計的老師 終於豁然開朗 不過要解釋前因後果的話還滿冗長的 所以我簡單用幾句話來介紹 在多組樣本之間比較的時候 (mltiple tests) 為了避免接受虛無假設的機率太高而產生的 Type I error(alpha error, 誤假為真的情形) ^^^^^^^^^^^^(指沒有差異，無相關性等等) (false positive) 所使用的修正方法 但相對的也有可能提高 Type II error(beta error, 誤真為假, false negative) -- 改不掉依賴深夜的習慣 --

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