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實驗錯誤率vs家族錯誤率：兩者有何不同，為何重要？
在當今的科學研究中，數據分析與統計是不可或缺的一部分，特別是在假設檢驗的過程中。然而，當研究者進行多個假設檢驗時，控制錯誤的比例變得尤為重要。這時，我們必須理解實驗錯誤率（experimentwise error rate, EER）和家族錯誤率（family-wise error rate, FWER）之間的區別，以及為何要控制其中一個或兩者。
家族錯誤率是進行一組假設檢驗時，至少發生一次第一類錯誤的機率。
家族錯誤率的概念
家族錯誤率的概念由統計學家約翰·圖基（John Tukey）於1953年提出。它特別針對一組特定的檢驗，即「家族」的檢驗。在統計學中，第一類錯誤指的是錯誤地拒絕了一個實際上為真（即無效）的假設。這意味著在進行多個檢驗時，如果任一檢驗出現錯誤，那麼整體的結果就會受到影響。
實驗錯誤率描述的是在指定的實驗內，發生至少一個第一類錯誤的可能性。
實驗錯誤率的意義
與此同時，實驗錯誤率側重於一整個實驗的測試，其中包括所有在一次實驗中進行的檢驗。這種設定使得在分析結果時，若任何一個檢驗為假，則整體的結果都必須被審慎考慮。
為何重視這兩者的區分
了解這兩個概念之間的差異對於正確解讀研究結果至關重要。由於FWER是針對一組假設檢驗的錯誤控制，而EER則更關注整個實驗的可重複性和可靠性，這樣的區分能幫助學術研究者對假設檢驗的結果進行更準確的解釋和反思。
控制錯誤率的策略
有多種方法可以控制這些錯誤率，包括本費羅尼方法（Bonferroni procedure）、希達克方法（Šidák procedure）等。
這些方法旨在降低在進行多個檢驗時出現錯誤的機率。例如，本費羅尼方法通過將顯著性水平分配到各個檢驗中來降低整體錯誤率。希達克方法則提供了一種更強大但小幅度改進的控制手段。
家族錯誤率與實驗錯誤率的影響
在許多情況下，控制家族錯誤率可能是一項優先任務，尤其是當研究結果可能對臨床或政策決策造成重大影響的時候。相對而言，實驗錯誤率則通常用於需要較大多樣性和靈活性的方法中。
結論
雖然家族錯誤率和實驗錯誤率都旨在防止在進行多個假設檢驗時出現第一類錯誤，但它們的適用場景和控制策略卻有所不同。了解這些區別，將有助於研究者在設計實驗時作出更優的選擇。
那麼，在設計實驗和分析數據時，您會如何平衡控制家族錯誤率和實驗錯誤率之間的取捨呢？
