다중 비교 문제

여러 통계 검정을 수행할 때, 검정 횟수가 늘어남에 따라 우연히 거짓 양성(false positive)을 얻을 확률이 증가합니다. 다중 비교 문제(다중성 문제라고도 함)는 만약 모든 귀무가설이 참이라 할지라도, α = 0.05 수준에서 100개의 가설 검정을 수행하면 우연히 약 5개의 거짓 양성을 기대하게 되기 때문에 발생합니다. Bonferroni, Benjamini-Hochberg 거짓 발견율(FDR) 등과 같은 보정 방법은 오류율을 제어하기 위해 유의성 임계값 또는 p-값을 조정합니다. 이 개념은 연구 무결성에 매우 중요하며 탐색적 과학에 심오한 영향을 미칩니다.