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統計学において、クローズド検定手順[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 であるとします。クローズド検定原理では、有効なローカル レベル α 検定を使用してH i を含むすべての可能な交差仮説を棄却できる場合、これらの基本仮説のいずれか 1 つ、たとえばH i を棄却できます。調整された p 値は、それらの仮説の中で最大です。これは、強い意味でレベル α の すべてのk 個の仮説のファミリーワイズ誤り率を制御します。
例
検定すべき仮説H 1、H 2、H 3が 3 つあり、全体的なタイプ I の誤り率が 0.05 であるとします。レベル α の有効な検定を使用してH 1 ∩ H 2 ∩ H 3、 H 1 ∩ H 2、 H 1 ∩ H 3、 H 1がいずれも棄却できる場合、レベル αでH 1を棄却できます。
特別なケース
ホルム・ボンフェローニ法は、各交差帰無仮説を単純なボンフェローニ検定を使用して検定するクローズド検定手順の特殊なケースです。したがって、この方法は、強い意味でレベル α のすべてのk仮説のファミリーワイズ誤差率を制御します。
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。