• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권5호
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• pp.971-986
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• 2014

동시에 여러 개의 가설검정 수행시 귀무가설이 참일 경우 귀무가설을 기각할 확률이 커지는 문제가 발생한다. 이러한 다중검정 문제 해결을 위해 여러 연구에서는 가설검정시 필요한 집단별 오류율(FWER; family-wise error rate), 위발견율 (FDR; false discovery rate) 또는 위비발견율 (FNR; false nondiscovery rate) 과 통계량을 고려하여 검정력을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 T 통계량, 수정된 T 통계량, 그리고 LPE (local pooled error) 통계량 기반 P값을 이용한 Bonferroni (1960) 방법, Holm (1979) 방법, Benjamini와 Hochberg (1995) 방법과 Benjamini와 Yekutieli (2001) 방법 그리고 Z 통계량 기반 Sun과 Cai (2007) 방법을 고찰하고 모의실험을 통해 다중검정 능력을 비교하였다. 또한 실제 데이터로 애기장대 유전자 발현 데이터에 대해 여러 가지 다중검정법을 통해 유의한 유전자들을 선별하였다.