У вас два сценария: (1) критичное решение по безопасности, (2) поиск идей среди 50 метрик для следующего спринта. Какое сочетание контроля ошибок чаще всего разумно?

AВ обоих случаях использовать только FDR, потому что он мощнее и реже даёт ложные пропуски
BДля безопасности контролировать FWER, а для скрининга идей — FDR
CВ обоих случаях не делать поправок: p-value уже корректно учитывает множественные сравнения
DДля безопасности использовать Benjamini–Hochberg, а для скрининга идей — Bonferroni
Правильный ответ. FWER обычно выбирают для высоких ставок, а FDR — для исследовательского скрининга.

Разбор

При решениях по безопасности важно минимизировать риск любой ложной находки, поэтому выбирают контроль FWER — например, поправку Бонферрони. При скрининге большого числа гипотез важнее иметь больше мощности и контролировать долю ложных находок среди отвергнутых, поэтому используют FDR (например, процедуру Бенджамини–Хохберга). Применять одинаковую строгость к разным по цене ошибки задачам — типичная ошибка: либо теряете мощность, либо принимаете опасный риск.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Что означает контролировать FDR (доля ложных открытий среди отвергнутых гипотез) на уровне 0.1 в наборе гипотез?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Множественные сравнения»