False Discovery Rate: applicazione di un metodo alternativo per i confronti multipli con misure ripetute.

In questo lavoro presentiamo l'applicazione di un metodo alternativo per i confronti multipli tra gruppi di medie ricavati da una serie di misure ripetute. Abbiamo confrontato tale metodo con due procedure. La prima (chiamata α non corretto) consiste in una serie di confronti a coppie separati senza controllo globale dell'errore di I tipo. La seconda è la versione standard del metodo Bonferroni. È noto che, al crescere del numero di confronti, il primo metodo tende ad aumentare l'errore di I tipo e il secondo metodo tende ad aumentare l'errore di II tipo. La procedura che presentiamo, chiamata False Discovery Rate (FDR; Benjamini & Hochberg, 1995), si propone come una soluzione di compromesso tra le due, minimizzando l'errore di II tipo e contemporaneamente tenendo sotto controllo l'errore di I tipo. Il confronto empirico, affiancato da una analisi Bootstrap, ha permesso di evidenziare i numerosi vantaggi del FDR e la sua semplicità di applicazione.