A Model of Multiple Hypothesis Testing
多重假设检验的经济模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论通用多重检验的经济基础，临床与项目评估只是例子，缺少归入所列领域细分的直接依据。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
多重假设检验的经济模型
- 研究问题
- 多重假设检验应在什么情况下调整检验门槛，研究成本随假设数量变化的方式如何影响合理的校正程度？
- 方法与思路
- 作者建立多重检验实践的经济模型，比较成本全部固定与按假设数量成比例变化的极端情形，并用实际研究成本计算临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，全部成本固定时出现平均检验大小控制，成本成比例变化时无需校正；两类应用所需校正小于通常做法。
- 阅读关注点
- 应核对决策目标、成本结构和检验错误的定义，尤其是平均检验大小与常见错误控制标准的关系及临界值计算。
- 阅读边界
- 材料为在线优先版本摘要，未给出模型假设或临界值；校正建议依赖其经济框架，不能当作通用的统计错误控制结论。
原文摘要
Abstract Multiple hypothesis testing (MHT) practices vary widely, without consensus on which are appropriate when. This article provides an economic foundation for these practices designed to capture leading examples, such as regulatory approval on the basis of clinical trials. MHT adjustments are appropriate in our framework to the extent that research costs are invariant to the number of hypotheses. Control of average size, as for example via a Bonferroni correction, emerges in the limit case where all costs are fixed; in the opposite limit, where costs vary in proportion to the hypothesis count, no correction is needed. We illustrate implications by calculating explicit critical values using data on actual costs in the drug approval process and in program evaluation research; these suggest that some MHT adjustment is warranted in these applications, but not as much as implied by standard practice.