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多重比较文献中“依赖”和“独立”测试的普通语言含义？
在家庭错误率（FWER）和错误发现率（FDR）文献中，控制FWER或FDR的特定方法都被认为适用于相关或独立测试。例如，在1979年的论文“一个简单的顺序拒绝多重测试程序”中，霍尔姆写道，将他的递增Šidák方法与他的递增Bonferroni控制方法进行了对比： 当测试统计量是独立的时，可以获得相同的计算简便性。 在Benjamini和Hochberg的“控制错误发现率”（1995）中，作者写道： 定理1.对于独立的检验统计数据和任何虚假假设的配置，上述过程将FDR控制在。q∗q∗q^{*} 后来，在2001年，Benjamini和Yekutieli写道： 1.3。问题。在实践中尝试使用FDR方法时，与独立测试统计数据相比，独立测试统计数据的出现频率更高，上述的多个端点示例就是一个很好的例子。 这些作者使用的独立人有哪些特殊含义？如果能伴随一种简单的语言解释，使测试相互依赖或独立的正式定义，我将很高兴。 我可以想到几种可能的含义，但是我不太理解，这可能是： “因变量”是指多元检验（即许多具有相同或相似预测变量的因变量）；自变量是指单变量检验（即，许多自变量，一个因变量）。 “从属”是指基于配对/匹配的受试者的测试（例如配对的t检验，重复测量方差分析等）；“独立”是指未配对/独立的样本研究设计。 “从属”是指一项测试被拒绝的概率与另一项测试被拒绝的概率相关，而“正相关性”是指该相关为正。“独立”是指拒绝概率是不相关的。 参考文献 Benjamini，Y。和Hochberg，Y。（1995）。控制错误发现率：一种实用且强大的多重测试方法。皇家统计学会杂志。系列B（方法论），57（1）：289–300。 Benjamini，Y.和Yekutieli，D.（2001）。依赖下多重测试中错误发现率的控制。统计年鉴，29（4）：1165-1188。 Holm，S.（1979年）。一个简单的顺序拒绝多重测试程序。斯堪的纳维亚统计杂志，6（65-70）：1979。