这个问题问得很好，也说明这位童鞋对多重比较会发生一类错误膨胀有一定的思考。
医学研究，我们针对一个指标，可能会多次进行比较，计算多个P值，并下结论，或者多个指标多次比较，这称之为多重比较，多重比较会增加假阳性错误，或者一类错误，这个大部分统计学教科书会提到，但是为什么大多数的论文亚组分析的时候，没有进行控制假阳性概率呢？
郑老师认为不用进行控制！
这个主要是，亚组分析，各个亚组都会计算P值，一个亚组分析森林图可能有十几个P值。但是，有一点是肯定的，亚组分析的结果是探索性分析的结果。而探索性分析的结果允许高假阳性。
临床研究有探索性研究和验证性研究，而验证性研究的场景很少的，一般都是三期临床试验或者前瞻性队列研究，对于一般的研究来说，统计分析都是探索性的结果，所以你可以看到大部分的医学论文，都不用控制假阳性，包括主要结局指标。这个没有毛病。
所以我们不用担心亚组分析假阳性的问题，甚至不用介意整篇论文有没有试图去控制假阳性的问题。
最后，大家如果要绘制森林图，还是不妨考虑我的免费的Zstats风暴统计平台，我的研发的风暴统计平台，无需注册，更不要购买，直接使用，一键绘出亚组分析森林图来。
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这个统计问题就解答到这里，大家可以关注我们的公众号“医学论文与统计分析”，我们将分享更多统计学知识！
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