유의한 결과 묶음의 오류율은 개별 결과의 오류 확률일까?
거짓 발견률을 추정하는 연구는 다중 검정에서 무엇을 분모로 삼는지 분명히 합니다. 기대 비율과 이번 결과의 실제 비율도 구별해야 합니다.
그림에서 무엇을 볼까요?
가상 시행1 선택10 거짓1 비율10%, 시행2 선택2 거짓1 비율50%, 시행3 선택0 비율0%. 시행별 평균20%, 선택이 있는 시행 평균30%.
LTCT 예시에서 세 번의 가상 시행이 있습니다. 첫 시행은 결과 10개를 선택했는데 거짓이 1개이고, 둘째 시행은 2개 중 1개가 거짓이며, 셋째 시행은 아무것도 선택하지 않았습니다. 거짓 비율은 각각 10%, 50%, 그리고 선택이 없을 때 0으로 정의합니다. 같은 확률로 세 시행이 발생한다고 가정하면 평균은 20%입니다.
선택이 있었던 두 시행만 조건으로 삼으면 평균 비율은 30%입니다. 한편 모든 선택 결과를 한 바구니에 넣어 거짓 2개를 총 12개로 나눈 약 16.7%는 다른 계산입니다. 시행마다 먼저 비율을 만든 뒤 평균 내는 것과, 분자·분모를 따로 합쳐 나누는 것은 일반적으로 같지 않습니다. 표의 세 행이 이 차이를 드러냅니다.
함께 확인할 점
교육용 세 시행의 평균을 실제 연구의 FDR 추정식으로 그대로 사용하지 않습니다. 현실에서는 참인 영가설의 수를 알 수 없어 추정 문제가 생깁니다.
다중 검정 방법의 보장은 검정 통계량과 의존 구조 등 가정에 달려 있습니다. 모든 상관된 검사에 같은 결론을 적용할 수 없습니다.
생각해 볼 질문
세 시행의 전체 합계로 얻은 약 16.7%를 위 모형의 FDR이라고 불러도 될까요?
