비교 횟수가 증가함에 따라 Benjamini-Hochberg 보정이 더 보수적입니까?

전체 비교 횟수와 비교하여 Benjamini-Hochberg의 다중 테스트 보정은 얼마나 보수적인가요? 예를 들어 두 그룹에 대해 18,000 개의 기능 목록이 있고 Wilcoxon 테스트를 수행하여 p- 값을 얻는 경우. 나는 Benjamini-Hochberg를 사용하여 p- 값을 조정하고 아무것도 옆에 나오지 않습니다.

Bonferroni 보정은 비교 횟수가 증가함에 따라 상당히 보수적 일 수 있다는 것을 알고 있습니다. Benjamini-Hochberg는 동일한 속성을 가지고 있습니까?

먼저,이 두 가지 다중 테스트 절차가 동일한 것을 제어하지 않는다는 것을 이해해야합니다. 귀하의 예를 사용하여 18,000 개의 관측 변수가있는 두 그룹이 있으며 그룹마다 다른 일부 변수를 식별하기 위해 18,000 개의 테스트를 수행합니다.

• Bonferroni 보정은 Familywise 오류율을 제어합니다. 즉 , 18,000 개의 변수가 모두 두 그룹에서 동일한 분포를 가지고 있다고 가정하면 "여기에 중요한 차이가 있습니다"라고 잘못 주장한 것입니다. 일반적으로이 확률이 <5 % 인 경우 귀하의 주장이 신뢰할만한 것이라고 결정합니다.

• Benjamini-Hochberg 보정은 False 발견 비율 , 즉 차이가 있다고 주장하는 변수 중에서 예상되는 오 탐지 비율을 제어합니다 . 예를 들어, FDR이 5 %로 제어 된 상태에서 20 개의 테스트가 양성이면 "평균"테스트 중 하나만 위양성입니다.

이제 비교 수가 증가 할 때 ... 글쎄, 그것은 참 한계 귀무 가설의 수에 달려 있습니다. 그러나 기본적으로 두 절차를 모두 사용하면 실제로 연관된 변수가 5 개 또는 10 개라고 가정하면 1,000,000 개의 변수보다 100 개의 변수 중 더 많은 변수를 감지 할 수 있습니다. 충분히 직관적이어야합니다. 이것을 피할 방법이 없습니다.