显著性调节+代码-社科数据

显著性调节+代码-社科数据https://download.youkuaiyun.com/download/paofuluolijiang/90028539
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在社会科学研究中，显著性调节是指在多重假设检验中，通过调整每个检验的显著性水平（p值），以控制整体的假阳性率（Type I 错误率）。这种方法对于提高研究结果的可靠性和准确性至关重要。

常见的显著性调节方法包括：

1. Bonferroni校正：通过将整体显著性水平除以检验次数，降低每个检验的显著性水平，从而控制家族错误率。
2. Benjamini-Hochberg程序：控制错误发现率（False Discovery Rate, FDR），适用于大量假设检验的情况。
3. Holm-Bonferroni方法：对Bonferroni校正的改进，采用逐步调整的方法，提升统计检验的功效。
4. Šidák校正：适用于相互独立的检验，通过降低单个检验的显著性水平来控制整体错误率。