隨著科技不斷的進步，人們需要處理的資料量也不斷地增加。在巨量資料的分析上，維度縮減將有助於增進效率。本篇論文主要介紹切片平均變異數估計維度縮減方法，並將此法應用於整體相關性檢定問題上。我們考慮切片平均變異數估計法中的邊際維度檢定，並將利用排列重抽法建構檢定統計量的虛無分配，藉此計算排列顯著值來獲得統計推論。此整體相關性檢定可用在基因組分析問題上，以驗證特定基因組與外顯特徵變數間的相關程度。最後我們將模擬本檢定的型一誤差率和檢定力，並與前人提出的方法做比較。

生物現象多是由許多基因共同作用產生的結果，以基因組分析方法探討外顯特徵變數與基因組的相關性將更能幫助研究人員了解生物體的作用機制。目前已發展的基因組分析方法大多是針對離散型態的外顯特徵變數，在臨床醫學上，很多疾病的外顯特徵為連續型變數。本研究之目的即為發展運用在連續型外顯特徵變數的基因組分析方法。本文將考慮切片平均變異數估計法進行充分維度縮減的方法，原先被用來決定原始資料被縮減的程度之邊際維度檢定法將被運用於基因組分析方法。除了原有的邊際維度檢定法之外，我們另提出一改良的邊際維度檢定法，並以排列重抽法獲得這兩種檢定方法之排列顯著值。本文將透過電腦模擬以及實例分析來評估兩種邊際維度檢定法，同時也將列入Dinu等學者(2013)所發展的線性組合檢定法之結果以作為比較。