1樓：西門吹水
題主所說的 Multiple Test 其實更準確的說法是Multiple Comparisons (多重比較)，而多重比較簡單來說就是進行多次假設檢驗的情況下，由於每次檢驗都有一定機率會發生第一類錯誤，所以每進行一次假設檢驗，就會降低整體(所有假設檢驗)的結果的可信度。
假如說我們每做一次假設檢驗有5%的機率犯第一類錯誤，那麼進行n次檢驗後，犯第一類錯誤的概率是1-(95%)^n，會隨著檢驗次數增加而變大。所以為了保證假設檢驗結果的可靠性，我們要對假設檢驗的p值進行調整。
一般來說，公認最保守的調整是bonferroni correction, 就是直接讓每乙個假設檢驗的p值乘以假設檢驗的次數，這種方法趨向於保留非常顯著的檢驗，但很多相對沒有那麼顯著，但其實也是顯著的檢驗可能會被調整到不顯著，所以市面上還有其他的方法。
相對沒有那麼保守的方法，例如Holm-Bonferroni，還有一些基於permutations的調整方法，這裡就不一一介紹了。
醫院檢驗專公升本？
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如何理解統計檢驗？
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