Process / pipelinestatistical-inference
多重比較問題
複数の統計的検定を実施する際、偶然による偽陽性（false positive）が少なくとも1つ得られる確率は、検定の数とともに増加する。多重比較問題（multiplicity problemとも呼ばれる）は、例えばα=0.05で100回の仮説検定を実施した場合、すべての帰無仮説が真であっても、偶然によって約5回の偽陽性が期待されるという状況で発生する。ボンフェローニ法、ベンヤミニ・ホックバーグの偽発見率（FDR）などの補正方法は、エラー率を制御するために有意水準またはp値を調整する。この概念は、研究の誠実性にとって極めて重要であり、探索的研究科学に重大な影響を与える。
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出典
- Bonferroni, C. E. (1935). Il calcolo dei coefficienti di correlazione nel caso di variabilità di gruppi. Instituto Italiano di Statistica. link ↗
- Benjamini, Y., & Hochberg, Y. (1995). Controlling the false discovery rate: A practical and powerful approach to multiple testing. Journal of the Royal Statistical Society Series B, 57(1), 289–300. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x ↗
- Ioannidis, J. P. A. (2005). Why most published research findings are false. PLoS Medicine, 2(8), e124. DOI: 10.1371/journal.pmed.0020124 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). The Multiple Comparisons Problem and Statistical Correction Methods. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/research-statistics/multiple-comparisons-problem
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