Holm-Bonferroni检验的置信区间？

我是多重比较问题的新手。我想知道如何为Holm-Bonferroni方法计算置信区间？

我知道，对于Bonferroni方法，我们可以将置信度级别从更改为。$1-\alpha$$1-\frac{\alpha}{m}$

此方法对Holm-Bonferroni也有效吗？

$\bf{Edit}:$似乎HB方法没有提供更正conf的过程。间隔。但是您能否评论一下，我可以使用一种方法进行p值校正，而另一种方法进行间隔校正？

[此答案从昨天起被完全重写。]

第一个术语。所述的Holm方法也被称为Holm的降压法，或霍尔姆-瑞恩方法。这些都是一样的。无论使用哪种名称，都有两种替代计算方法。最初的Holm方法基于Bonferroni。另一种功能稍强的方法是基于Sidak，因此称为Holm-Sidak方法。

Holm方法可用于多种情况下的多次比较。它的输入是P值的堆栈。一种用途是遵循方差分析，比较均值对，同时进行多次校正。据我所知，完成此操作后，很少会报告置信区间（针对多个比较进行了校正，因此也称为同时置信区间），以及有关统计显着性和乘数调整后的P值的结论。

我发现有两篇论文解释了如何计算这样的置信区间，但是它们有所不同。

Serlin，R。（1993）。置信区间和科学方法：以Holm为例。实验教育杂志，61（4），350-360。

Ludbrook，J.使用置信区间的多个推断。临床和实验药理和生理学（2000）27，212–215

对于具有最小P值的比较，两种方法是相同的（但一种方法将C用作比较的数量，另一种方法使用m）。但是对于较大P值的比较，两种方法有所不同。对于具有最大P值的比较，Ludbrook将正常计算95％CI，而无需进行多次比较的校正。Serlin将对所有比较使用相同的调整，调整后的P值大于0.05（假设您希望间隔为95％），因此，较大P值的比较间隔将比Ludbrook方法生成的间隔宽。

两种方法都使用Bonferroni方法，但可以轻松地调整为Sidak方法。

对哪种方法正确/更好有什么想法？