複数の統計テストから重要な結果を特定する

要約 多くの統計テストが同時に実施されると、全体としてのタイプIエラー（真の帰無仮説を誤って棄却すること）の確率は、各個別テストで使用される名目エラー率を大幅に超える可能性があります。この問題を制御するために、個別テストの結果を調整するための多くの技術が存在します。一般に、これらの技術は実験全体のタイプIエラーを維持するために通常必要とされるよりも、各個別テストに対してより厳しい統計的有意性の基準（小さいP値）を適用します。しかし、さらなる研究のために結果を特定することを目的とした分析の場合、そのような保守的な技術は適切ではないかもしれません。私たちは、P値またはテスト統計のセットをモデル化するために、いくつかの分布の混合を利用する新しいアプローチを提示します。一つの要素は、帰無仮説を棄却しない結果をモデル化し、混合の他の分布は帰無仮説に矛盾する結果を表します。これらの後者の結果は、従来のP値に基づいて統計的有意性に達しない可能性があります。この方法の使用を国家の死亡率データおよび以前に分析された複数のデータセットに示します。