動物行動学者のための統計学 多重比較における有意水準---ボンフェローニよりFDR (気がついたらことがあったら加筆していく予定です) 2006.4.3 ある仮説を検証するのに同じ検定を多数回繰り返す場合、 Type I error(本当は正しい帰無仮説を誤って棄却してしまう危険性 = 傾向が、ホントは「ない」のに、「ある」と言ってしまう危険性) の確率が上昇してしまいます。このような現象を避けるために、有意水準(α:両側検定で5%の場合が多い)を厳しくする必要がある、という議論があります。かといって、あまりに厳しくしすぎると、 Type II error(本当は誤っている帰無仮説を棄却しない危険性 = 傾向が、ホントは「ある」のに、「ない」と言ってしまう危険性) の確率が増えてしまいます。つまり「あまりに厳しくしすぎると、おいしい結果も見つけられなくなる」ということです。 このような問