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假陽性率的潛在危機：你知道你的結果可能有多不可靠嗎？
在統計學中，"多重比較問題"指的是在進行多個統計推斷時，這會使得錯誤推斷的可能性增加。1950年代開始，這一問題受到了統計學家的關注，如Tukey與Scheffé等人開始對此進行深入探討。隨著時間推進，許多程序被設計出來以應對這些問題，其中最知名的便是Bonferroni調整法。
隨著檢驗數量的增加，錯誤推斷的概率也會迅速上升，特別是在研究結果未考慮多重比較所帶來的影響時。
例如，考慮一個教學方法的研究，若同時比較學生在文法、拼寫及內容等多種屬性下的表現，隨著所比較屬性的增加，很可能僅因為隨機抽樣錯誤使得兩組學生在某一項上顯得差異化。同樣的影響也會出現在藥物測試中，隨著症狀的增加，藥物出現顯著改善的概率同樣上升。
對於任何一個獨立檢驗，當虛無假設真實時，錯誤拒絕的概率似乎相對較小，但一旦涉及到多個檢驗時，這種信心便大幅下降。
在一次做了100次檢驗且均設在5%的顯著性水準時，根據統計獨立性，期待的錯誤拒絕數量將高達5次，這使得最後至少有一個無法正確決定的檢驗結果的概率接近99.4%。這顯示出多重比較問題在於如何保護我們的研究結果不受錯誤結果的影響。
多重假設檢驗的分類
多重假設檢驗會產生不同的結果，以下是一些可能的 outcomes：
- 真虛無假設數量
- 假陽性（Type I error）數量
- 真陽性（True Positives）數量
- 假陰性（Type II error）數量
- 真陰性（True Negatives）數量
這些隨機變量的變化會影響最終的結果分類，從而影響我們的結論與決策。
控制程序與修正方法
為了應對這一問題，必須採取某些控制程序來進行多重測試修正。除了傳統的Bonferroni修正外，還有其他如Holm-Bonferroni方法等，不同的方法能夠以不同程度確保家庭性錯誤率（FWER）不會過於膨脹。
許多統計學家現在面臨的挑戰是如何在大規模數據分析中有效地進行多重檢測，以確保結果的合理性。
特別是在基因組學等領域，當涉及數以千計的變數時，若不進行相應的調整，可預期將會使錯誤陽性率急劇攀升。
大規模多重測試的挑戰
在進行大規模多重測試時，比如基因組學研究的分析，由於公佈的結果可能未經調整，常常會在后續的研究中遭遇到重複性不足的問題。
即使現代技術使得我們能擁有更大量的數據進行探索，卻也為多重比較帶來了更大的挑戰。
當前的研究者面臨著分辨真陽性和假陽性的困難，這樣的情況下，「p-hacking」的現象往往會增加結果的不確定性。
如何評估假設的真實性
在分析大量測試結果之初，一個基本問題是我們是否有證據顯示任何替代假設是成立的。采用Poisson 概率分佈，我們可以檢測獲得一定的陽性結果是否超出預期，如果是，就有可能存在真陽性。
這種基於預期計算的檢測方法能夠提供一定程度的信心，但仍需防範衝擊資料相關性的影響。
最後，如果我們進行合適的預測性檢驗，這不僅能幫助我們提高對結果的信心，還能增進未來研究的準確性和可靠性。
在這樣的背景下，能否有更好的方法來識別並修正假陽性，並確保結果的可靠性，成為未來研究的一個重要課題？
