第六回年会チュートリアル3

第六回年会 （チュートリアル２）

14:45-15:45 超多重検定の考え方

• 講演者：大羽 成征（京都大学）

1つの論文に2つ以上のp値を記載したことありますか？統計的検定多重性の問題はその瞬間から生じます。複数のp値が同時に出現した瞬間から、ひとつひとつのp値はもはや保守的判断の指標になりません。「多重性補正したの？」で数多くの議論が叩き落されてきました。

3群間の差を調べる2群間の差を3ペアで行う多重比較は、古典的な典型例としていまでも頻繁に使われています。一方で、遺伝子・顕微鏡画像・脳や神経の活動などを対象とした網羅的計測データに基く研究では、数千・数億・数兆の仮説群を同時に取り扱う状況が生じてきました。こういった状況を「超多重検定」と勝手に呼ぶことにしています。取り扱うのに必要な発想方法が変わってくるからです。

講演では、超多重検定とその基本的な取り扱い方、およびその応用例について、極力わかりやすく概観するチュートリアルを行います。とくに応用可能範囲の広い FDR (false discovery ratio)、Q-valueと、経験ベイズ検定 (Empirical Bayesian test) の考え方を中心に解説いたします。最低限の数式は躊躇せず使いますが、数式の意味や背景をゆっくりと追って、あとで使える知識にすることを目標にします。

統計的検定のお話は「知らないと大変なことになるよ」から始まる恫喝産業の側面が強く、人に嫌われやすいです。本要旨の冒頭の段落がまさにそういった恫喝の典型例です。「知ってるとこんなにいいこともあるよ」に与する最近の研究成果についても少しだけ触れることで、嫌われないように配慮する予定です。


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