統計学において、クローズドテスト手順[1]は、複数の仮説検定を同時に実行するための一般的な方法です。
クローズドテストの原則
検定すべきk個の仮説H 1 ,..., H kがあり、全体的なタイプIの誤り率がαであるとする。閉検定原理によれば、これらの基本仮説（例えばH i ）のいずれか1つを棄却できる場合、 H iを含むすべての交差仮説を有効な局所レベルα検定によって棄却できる。この場合、調整p値はこれらの仮説の中で最大となる。このp値は、 αレベルにおけるk個の仮説すべての全体的誤り率を強い意味で制御する。
例
検定すべき仮説H 1、H 2、H 3が3つあり、全体のタイプIの誤り率が0.05であるとします。この場合、 H 1 ∩ H 2 ∩ H 3、 H 1 ∩ H 2、 H 1 ∩ H 3 、 H 1が いずれもα = 0.05の有効な検定で棄却できる場合、H 1は水準αで棄却できます。
特殊なケース
ホルム・ボンフェローニ法は、各交差帰無仮説を単純ボンフェローニ検定を用いて検定する、閉検定法の特殊なケースである。したがって、この法は、水準αにおけるk個の仮説すべてについて、強い意味での ファミリーワイズ誤差率を制御する。
複数のテスト手順を構築し図示するためのグラフィカルなアプローチを使用して開発された複数のテスト手順[2]は、クローズドテスト手順のサブクラスです。
参照
参考文献
