Якщо для двох досліджуваних груп одночасно розраховується кілька статистичних тестів, то в результаті традиційного рівня значущості p = 0,05 результати всіх 20 тестів можуть бути статистично значущими, навіть якщо між цими двома групами немає різниці. Щоб подолати це, розроблено кілька методів тестування, автори яких оглядають "однокроковий" (Бонферроні), "багатокроковий" ("знижувальний" та "підвищений") та графічні методи.

Однак методи "багаторазового тестування" часто можуть спричинити більше проблем, ніж допомагають: передбачувана універсальна нульова гіпотеза за своєю суттю неактуальна, кількість проведених тестів визначити неможливо, а ймовірність помилки типу II зростає. Через це рутинне застосування поправок "багаторазового тестування" не рекомендується авторами.

проблема

Новим методом, розробленим для геномних досліджень, є розрахунок коефіцієнта помилкових відкриттів. Тут аналогом значення p є значення q, яке показує рівень значущості. Значення q для даної змінної - це відношення очікуваних хибнопозитивних вимірювань у випадку, коли дана змінна приймається як значна. Автори пропонують обчислювати значення q замість значення p в геномних дослідженнях.

Університет Земмельвейса, медичний факультет, II. Кафедра внутрішніх хвороб, Будапешт; Співробітник Марі-Кюрі, Науково-дослідна група функціональної геноміки, Інститут патології, Шаріте; Університет Гумбольдта, Берлін