關於如何校正協方差分析（BY=Atlas）結果中的多重比較的問題您好，我目前正在使用 JMP 學生版進行協方差分析 (ANCOVA)。以下是步驟：
- 模型擬合（Y：測量值，BY：圖譜編號）
- 模型效應配置（疾病數量，年齡）
- 方法：標準最小平方法
- 重點：效果如下
執行此設定後，將顯示每個圖譜編號的「實際回應值」報告。富蘭克林·羅斯福我明白勾選此方塊會套用 FDR 校正。
目的我們使用協方差分析（ANCOVA）檢驗了每個圖譜編號的統計意義，但由於我們對每個圖譜分別進行了檢驗，因此可能存在假陽性結果。因此，我們希望對所有圖譜進行多重比較校正，以修正所得的p值。
問題是：
- 「效應總結」中的 FDR 校正是否僅適用於模型效應中包含的因素數量（在本例中為兩個因素：疾病數量和年齡）？
- JMP學生版是否可以對所有圖譜編號（所有BY報告）的ANCOVA結果進行FDR校正？透過GUI或JSL腳本都無法實現。
- *如果①中的FDR校正只應用於模型效果的係數個數，請您回答這個問題，我將不勝感激。
進階統計建模回覆：關於如何校正協方差分析（BY=Atlas）結果中的多重比較的問題在「擬合模型」中使用 By 變數時顯示的「效應匯總」中的「FDR」是僅在 By 變數的每個層級內進行檢驗的 FDR 調整後的 p 值。
需要注意的是，FDR（錯誤發現率）並不能控制FWER（族系錯誤率），也就是一個真實虛無假設被拒絕的機率。它只是使用Benjamini-Hochberg方法計算的FDR校正後的p值，用於控制被拒絕的零假設中真實零假設的平均比例。
■JMP 19 中新增了一個名為FDR調整的功能。雖然需要編程，但該功能可讓您根據原始 p 值（未校正的 p 值）計算 FDR 校正後的 p 值。步驟如下：
請注意，以下腳本僅為範例，該腳本僅由我個人負責，與我的組織無關。
（1）使用「擬合模型」進行迴歸分析。
（2）右鍵點選「參數估計值」表，然後從彈出式選單中選擇「建立連線資料表」 。這將建立一個包含參數估計值和 p 值的資料表。
（3）在（2）中建立的資料表視窗處於活動狀態時，選擇[檔案] → [新建] → [JSL 腳本] 。腳本編輯器將會開啟。
（4）將下面的程式碼複製並貼上到（3）中的腳本編輯器中。
Names Default To Here(1);
/* 現在、アクティブなデータテーブルに対する参照を取得 */
dt = Current Data Table();
/* 切片項の行を選択 */
dt << Select Where( :項 == "切片" );
/* 切片項の行を削除 */
dt << Delete Rows;
/* 未調整p値の取得 */
pval = Column(dt, "p値(Prob>|t|)")<
<GET as="" matrix=""></GET>
<P><BR />（5）選擇<STRONG>[編輯]→[運行腳本]</STRONG> 。<BR />應在上面的資料表中新增名為「FDR」的欄位（2）。</P> <P><BR />■雖然這涉及測試整個資料集，而不僅僅是每個 By 級別，但 JMP 19 中的回應篩選功能新增了一個子組分析功能。</P> <P>（1）選擇<STRONG>[分析]→[擬合模型]</STRONG> 。<BR /> （2）從視窗右上角的<STRONG>[方法]</STRONG>中選擇<STRONG>[回應篩選]</STRONG> 。<BR /> （3）指定反應變數（Y 變數）和效應。<BR /> （4）在<STRONG>子分組</STRONG>中指定 By 變數。<BR /> （5）點選<STRONG>【執行】</STRONG>按鈕。</P> <P>此結果中的「FDR p 值」是 FDR 調整後的 p 值，它不僅考慮了每個 By 等級的檢驗，還考慮了整個資料的檢定。</P> <BR /> <P>再次強調，FDR 調整後的 p 值並不能控制 FWER，而是控制錯誤發現率。</P> <BR />
回覆：關於如何校正協方差分析（BY=Atlas）結果中的多重比較的問題「按 By 變數劃分的影響總結」中顯示的 FDR 調整後的 p 值是針對每個 By 系列的（在這種情況下，我清楚地理解它僅適用於圖譜編號內的測試結果。
若要對所有圖譜執行 FDR 校正，請使用下列方法：FDR 調整功能我發現它非常有用，因為我可以一次根據未調整的 p 值計算出 FDR 調整後的 p 值。。
感謝您提供劇本。
另一項新發現是，在 JMP19 中，在「回應篩選」中指定子分組，可以對整個資料集執行 FDR 校正。
我也覺得你對羅斯福和富蘭克林韋德思維方式差異的評論很有啟發性。
非常感謝您的寶貴解釋。
