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实验错误率vs家族错误率：两者有何不同，为何重要？
在当今的科学研究中，数据分析与统计是不可或缺的一部分，特别是在假设检验的过程中。然而，当研究者进行多个假设检验时，控制错误的比例变得尤为重要。这时，我们必须理解实验错误率（experimentwise error rate, EER）和家族错误率（family-wise error rate, FWER）之间的区别，以及为何要控制其中一个或两者。
家族错误率是进行一组假设检验时，至少发生一次第一类错误的机率。
家族错误率的概念
家族错误率的概念由统计学家约翰·图基（John Tukey）于1953年提出。它特别针对一组特定的检验，即「家族」的检验。在统计学中，第一类错误指的是错误地拒绝了一个实际上为真（即无效）的假设。这意味着在进行多个检验时，如果任一检验出现错误，那么整体的结果就会受到影响。
实验错误率描述的是在指定的实验内，发生至少一个第一类错误的可能性。
实验错误率的意义
与此同时，实验错误率侧重于一整个实验的测试，其中包括所有在一次实验中进行的检验。这种设定使得在分析结果时，若任何一个检验为假，则整体的结果都必须被审慎考虑。
为何重视这两者的区分
了解这两个概念之间的差异对于正确解读研究结果至关重要。由于FWER是针对一组假设检验的错误控制，而EER则更关注整个实验的可重复性和可靠性，这样的区分能帮助学术研究者对假设检验的结果进行更准确的解释和反思。
控制错误率的策略
有多种方法可以控制这些错误率，包括本费罗尼方法（Bonferroni procedure）、希达克方法（Šidák procedure）等。
这些方法旨在降低在进行多个检验时出现错误的机率。例如，本费罗尼方法通过将显著性水平分配到各个检验中来降低整体错误率。希达克方法则提供了一种更强大但小幅度改进的控制手段。
家族错误率与实验错误率的影响
在许多情况下，控制家族错误率可能是一项优先任务，尤其是当研究结果可能对临床或政策决策造成重大影响的时候。相对而言，实验错误率则通常用于需要较大多样性和灵活性的方法中。
结论
总之，虽然家族错误率和实验错误率都旨在防止在进行多个假设检验时出现第一类错误，但它们的适用场景和控制策略却有所不同。了解这些区别，将有助于研究者在设计实验时作出更优的选择。
那么，在设计实验和分析数据时，您会如何平衡控制家族错误率和实验错误率之间的取舍呢？
