Вы настроили контроль FDR (доля ложных открытий) на уровне 0.1 и после процедуры Бенджамини–Хохберга получили 20 значимых сравнений. Как корректнее интерпретировать это число?
AВ среднем по повторениям процедуры около 10% из этих 20 находок ожидаются ложноположительными
BВероятность хотя бы одной ложноположительной ошибки среди 20 находок в этом списке равна ровно 10%
CКаждая отдельная находка имеет ровно 10% шанс быть ложной независимо от остальных значимых результатов
DЭто означает, что общий уровень значимости alpha всего эксперимента после поправки стал равен 0.1
Правильный ответ. Контроль FDR задаёт ожидаемую долю ложных открытий среди объявленных значимыми, а не вероятность ошибки для каждой отдельной находки.
Разбор
FDR — это математическое ожидание по повторениям всей процедуры, а не гарантия для одного конкретного списка находок. Поэтому корректно говорить про среднюю долю ложных результатов среди значимых, а не про вероятность для одной находки. Контроль FDR также не равен FWER (вероятность хотя бы одной ошибки) и не превращается в общий уровень значимости alpha эксперимента.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы настроили контроль FDR (доля ложных открытий) на уровне 0.1 и после процедуры Бенджамини–Хохберга получили 20 значимых сравнений. Как корректнее интерпретировать это число?
Ещё вопросы по теме «Множественное тестирование»
- Вы запускаете `A/B/n`-эксперимент: контроль и 3 варианта интерфейса. Что принципиально меняется по сравнению с `A/B` в части риска ложноположительных результатов, если проверять каждое сравнение на `alpha` 0.05 без коррекции?
- В эксперименте `A/B/n` у вас контроль A и варианты B и C, и вы готовы запустить любой вариант, который статистически лучше контроля по одной основной метрике. Какие проверки логично считать одной семьёй для поправки на множественные сравнения?
- Команда сравнивает 8 вариантов с контролем и для каждого теста использует порог `alpha = 0.05` без коррекции. Что происходит с вероятностью получить хотя бы одно ложное срабатывание среди всех сравнений?
- Что означает контроль `FWER` (вероятности хотя бы одной ошибки I рода) в задаче с множественными сравнениями?
- Какое утверждение верно про коррекцию `Bonferroni` при множественных сравнениях?
- Все вопросы по «Множественное тестирование» →