Giả định phụ thuộc của Stewamini-Hochberg có hợp lý?

Tôi có một bộ dữ liệu nơi tôi kiểm tra sự khác biệt đáng kể giữa ba quần thể đối với khoảng 50 biến khác nhau. Tôi thực hiện điều này bằng cách sử dụng các thử nghiệm Kruskal-Wallis, mặt khác, và bằng các thử nghiệm tỷ lệ của mô hình GLM lồng nhau phù hợp (mặt khác có và không có dân số là một biến độc lập).

Kết quả là, tôi có một danh sách các giá trị Kruskal-Wallis trên một mặt và mặt khác tôi nghĩ là giá trị vuông từ các so sánh LRT.$p$$p$

Tôi cần thực hiện một số hình thức chỉnh sửa thử nghiệm vì có> 50 thử nghiệm khác nhau và FDR của Stewamini-Hochberg có vẻ như đó là sự lựa chọn hợp lý nhất.

Tuy nhiên, các biến có thể không độc lập, với một số "dòng họ" có tương quan với nhau. Câu hỏi đặt ra là: làm thế nào tôi có thể biết liệu tập hợp các số liệu thống kê cơ bản cho các giá trị của tôi có đáp ứng các yêu cầu của sự phụ thuộc tích cực cần thiết cho thủ tục Stewamini-Hochberg vẫn bị ràng buộc với FDR không?$p$

Bài báo của Stewamini-Hochberg-Yekutieli từ năm 2001 nói rằng điều kiện PRDS dành cho phân phối bình thường và học sinh đa biến. Điều gì về tỷ lệ khả năng của tôi kiểm tra giá trị Chi bình phương để so sánh mô hình? Thế còn giá trị tôi có cho các bài kiểm tra Kruskal-Wallis thì sao?$p$

Tôi có thể sử dụng hiệu chỉnh FDR trong trường hợp xấu nhất của Stewamini-Hochberg-Yekutieli mà không cho rằng không phụ thuộc vào sự phụ thuộc, nhưng tôi nghĩ rằng nó có thể quá bảo thủ trong trường hợp này và bỏ lỡ một số tín hiệu liên quan.

Hiệu lực của thủ tục BH phụ thuộc vào các thử nghiệm giả thuyết bị phụ thuộc tích cực. Nếu bạn đọc bài báo năm 2001 của họ, bạn sẽ thấy rằng không cần thiết phải đa biến thông thường, họ đã đưa ra các điều kiện yếu trong bài báo:

Liên kết có điều kiện (tích cực) của Rosenbaum (1984), đủ để ngụ ý PRDS: được liên kết có điều kiện, nếu với bất kỳ phân vùng của và bất kỳ chức năng nào, đều có liên quan tích cực .$X$$(X1,$ $X2)$$X$$h(X1), X2$$h(X1)$

Nếu đây có vẻ là một giả định hợp lý để thực hiện về dữ liệu của bạn, thì bạn chỉ cần khai báo đó là giả định và cố gắng đưa ra các kịch bản có và không được đáp ứng để làm rõ dữ liệu cho chính mình.

PRDS là điều kiện đủ nhưng không cần thiết để BH kiểm soát FDR. Tôi sẽ đề nghị bạn sử dụng nó, và cũng sử dụng thủ tục Stewamini-Yekutieli cho sự phụ thuộc chung. Nếu sự khác biệt về suy luận là lớn, hãy thử chứng minh rằng BH kiểm soát FDR trong thiết lập cụ thể của bạn bằng cách sử dụng hoán vị hoặc lấy mẫu lại các kỹ thuật dựa trên cấu trúc bảo tồn cấu trúc phụ thuộc của bạn.