故障排除
问题
Bejamini & Hochberg 介绍了一种处理统计测试中多重性问题的简单方法，该方法控制错误发现率而不是全族错误率。参考文献是 1995 年，皇家统计学会杂志，B 系列，第 57 卷，第 1 期，第 289-300 页。SPSS 是否提供这种方法？
解决问题
通过 SPSS Statistics 菜单中的 Extensions>Extension Hub 在 Extension Hub 上可用的 STATS PADJUST 扩展提供了用于控制错误发现率的 Benjamini-Hochberg 和 Benjamini-Yekutieli 方法。以下命令还将根据 Benjamini & Hochberg 的方法计算所需的结果。他们假设您有一个 SPSS 文件，其中每个 p 值包含一个案例，一个名为 p 的变量保存每次比较的 p 值或感兴趣的显著性水平。确保数据文件中没有其他案例，因为文件中的案例数用于计算涉及的比较次数。
sort cases by p (a).
compute i=$casenum.
sort cases by i (d).
compute q=.05.
compute m=max(i,lag(m)).
compute crit=q*i/m.
compute test=(p le crit).
compute test=max(test,lag(test)).
execute.
formats i m test(f8.0) q (f8.2) crit(f8.6).
value labels test 1 'Significant' 0 'Not Significant'.感兴趣的主要结果是变量检验，所有显著比较的值为 1，非显著比较的值为 0。这些命令对错误发现率使用 0.05 水平。您可以通过更改第二个 COMPUTE 命令中的 q 值来更改它。
