Statistics 贝叶斯多重比较校正？

我不熟悉贝叶斯统计，对4个“目标”变量与52个其他变量的相关性感兴趣。目前，我正在运行几个独立的贝叶斯斯皮尔曼等级关联。许多变量高度相关（高达0.68）。最后，我想报告相关系数（大于等于0.1的影响将被视为实际相关）及其95%的CI（到目前为止没有BFs，只是估计值）

我（可能不是很聪明）的问题是：

A） 我必须应用多重比较校正吗？鉴于我不是在进行假设检验，而是在进行估计，这是必要的吗

B） 如果A的答案是“是的，您确实需要更正多次比较。”-是否有一种贝叶斯方法来进行此操作（理想情况下为R）

在与本主题相关的其他问题中，答案通常是，理想情况下，我只需要一个模型，在比较模型参数时，我不必关心多个比较校正。然而，这与我所处的情况并不完全相符。 我也看到我可以进行降维，但实际上我不愿意（另外，这也无助于回答原则上我是否需要多重比较修正的问题）

到目前为止，我还没有找到一个合适的解决办法。因此，我非常感谢您的回答！谢谢