在使用擬合模型進行兩個線性對比時，我應該使用 Bonferroni 校正嗎？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我正在進行一系列單變量 REML 模型，並有兩個預先計劃的正交對比。 我想知道是否需要更正可接受的 alpha 以防止 I 型錯誤，或者當我添加第二個對比時 JMP 程序是否考慮了這種更正？
回复：在使用擬合模型進行兩個線性對比時，我應該使用 Bonferroni 校正嗎？非常感謝您的建議，這絕對有幫助！
回复：在使用擬合模型進行兩個線性對比時，我應該使用 Bonferroni 校正嗎？感謝您提及 FDR Pvalue 加載項。 它已被合併到 JMP 中，稱為建模下的響應篩選。
回复：在使用擬合模型進行兩個線性對比時，我應該使用 Bonferroni 校正嗎？稍微不那麼保守的選項是 Bonferroni-Holm 程序：首先需要在 alpha/2 水平上測試較小的 p 值，如果第一個測試具有統計顯著性，則可以在您計劃的 alpha 水平上測試另一個 p 值。
處理多重測試問題的另一個選項是錯誤發現率方法（FDR 方法），其中提供了一個不錯且易於使用的 JMP 插件。
回复：在使用擬合模型進行兩個線性對比時，我應該使用 Bonferroni 校正嗎？JMP 在您使用時不會自動進行調整自定義測試來自估計菜單添加額外的對比。 您可以應用 Bonferroni 校正。 （注意，當有大量比較時，Bonferroni 校正可能過於保守.)
