Có phải sự điều chỉnh của Stewamini-Hochberg bảo thủ hơn khi số lượng so sánh tăng lên?

Làm thế nào bảo thủ là Stewamini-Hochberg nhiều thử nghiệm sửa chữa liên quan đến tổng số so sánh? Ví dụ: nếu tôi có danh sách 18.000 tính năng cho hai nhóm và tôi thực hiện kiểm tra Wilcoxon để lấy giá trị p. Tôi điều chỉnh giá trị p đó bằng cách sử dụng Stewamini-Hochberg và bên cạnh không có gì đáng kể.

Tôi biết rằng sự điều chỉnh Bonferroni có thể khá bảo thủ khi số lượng so sánh tăng lên, liệu Stewamini-Hochberg có cùng một tài sản không?

Trước tiên, bạn cần hiểu rằng hai quy trình thử nghiệm này không kiểm soát cùng một thứ. Sử dụng ví dụ của bạn, chúng tôi có hai nhóm với 18.000 biến quan sát và bạn thực hiện 18.000 thử nghiệm để xác định một số biến khác nhau từ nhóm này sang nhóm khác.

• Hiệu chỉnh Bonferroni kiểm soát tỷ lệ lỗi Familywise , đó là xác suất, giả sử tất cả 18.000 biến có phân phối giống hệt nhau trong hai nhóm, rằng bạn đang tuyên bố sai "ở đây tôi có một số khác biệt đáng kể". Thông thường, bạn quyết định rằng nếu xác suất này <5%, yêu cầu của bạn là đáng tin cậy.

• Sự điều chỉnh của Stewamini-Hochberg kiểm soát tỷ lệ phát hiện sai , nghĩa là tỷ lệ dự kiến ​​của dương tính giả trong số các biến mà bạn cho là có sự khác biệt. Ví dụ: nếu FDR được kiểm soát tới 5% 20 xét nghiệm là dương tính thì "trung bình" chỉ có 1 trong số các xét nghiệm này là dương tính giả.

Bây giờ, khi số lượng so sánh tăng ... tốt, nó phụ thuộc vào số giả thuyết không có biên là đúng. Nhưng về cơ bản, với cả hai quy trình, nếu bạn có một vài, giả sử 5 hoặc 10, các biến thực sự có liên quan, bạn có nhiều cơ hội phát hiện chúng trong số 100 biến hơn trong số 1.000.000 biến. Điều đó nên đủ trực quan. Không có cách nào để tránh điều này.