Контроль доли ложных открытий в исследованиях генетики поведения

Проверка множества конечных точек при сравнении групп, происходящих от разных штаммов, в поиске статистически значимых различий представляет проблему множественных сравнений в наиболее острой форме. Если использовать уровень 0,05 для определения статистической значимости различий по множеству конечных точек, вероятность признать значимым различие, которого на самом деле нет, значительно превышает 0,05. Традиционный подход к этой проблеме заключался в контроле вероятности хотя бы одной такой ошибки; наиболее известный метод, обеспечивающий такой контроль, — процедура Бонферрони. Однако связанное с этим снижение статистической мощности привело многих исследователей к полному отказу от коррекции на множественные сравнения. Доля ложных открытий (FDR), предложенная Benjamini и Hochberg [J Royal Stat Soc Ser B 57 (1995) 289], представляет собой новый, иной и компромиссный подход к ошибкам при множественных сравнениях. FDR — это ожидаемая доля ложных открытий среди всех выявленных различий; контроль FDR позволяет существенно снизить обусловленное множественными сравнениями увеличение частоты ошибок при меньшей потере способности выявлять реальные различия. В статье эта проблема продемонстрирована на двух исследованиях: исследовании исследовательского поведения [Behav Brain Res (2001)] и исследовании взаимодействия различий между штаммами с условиями лабораторной среды [Science 284 (1999) 1670]. Разъясняется критерий FDR и представлены две простые процедуры его контроля. На примере обоих исследований показано, что их применение повышает статистическую мощность.