マイクロアレイ解析などで多重比較な統計解析を行う時、個々の項目(遺伝子、パスウェイ、Gene Ontologyなど)について仮説検定を繰り返し行う場合、補正が必要になる。 簡単にいうと10個のGOtermについて個々に検定を行った場合、有意水準はα=0.05ではなく、補正をしてα=0.05/10=0.005としなければならない。これは0.05が20回検定した場合に1回は失敗する確率であって、これを10回も繰り返し行えば、失敗する確率(αエラー)も増えるためである。 実際GOなどの解析でよく使われる方法として以下の4つを例に挙げる。 Bonferroni補正 Dunn-Sidak補正 Holm法 BH法 Bonferroni補正は一般的で最もよく使われている方法(だと思う。)。有意水準に施行回数(項目数)のNで割るというもの。上の例ならば、α=0.05/N(=10)=0.005(個々のp-v