Zwei Medikamente ohne Unterschiede
Auch in einem medizinischen Kontext, in dem es begann, viele Daten zu manipulieren, wurde die Notwendigkeit für die Methode spürbar und sie wurde schließlich geboren, erklärt Yoav Benjamini Die Freien. „„Mein Kollege, mit dem ich den Artikel über diese Methode unterzeichnet habe, Yosef Hoschberg (inzwischen verstorben, Anm. d. Red.), war der Leiter unseres Statistiklabors und musste an der Analyse einer Studie zu zwei Medikamenten gegen Bluthochdruck teilnehmen. um verschiedene Eigenschaften und Nebenwirkungen zu vergleichen. Es waren hundert. Er wandte die üblichen Methoden an, es gab jedoch keinen Hinweis darauf, dass es einen Unterschied zwischen den beiden Medikamenten gab. dass wir anfangen müssen, darüber nachzudenken, was wir tun müssen, um größeren Problemen zu begegnen. Der medizinische Bereich war unsere Motivation, aber dann stießen Genetiker auf dieses Problem, als sie eine Eigenschaft wie den IQ untersuchten und sehen wollten, welcher Teil des Genoms ihn beeinflusst. dann suche nach vielen Genen“.
Entdeckung neuer Medikamente, Krebsvorsorge, Diagnose: KI-Anwendungen entwickeln sich im medizinischen Bereich
Immer wichtiger
Auf der Suche nach einer Lösung erkannten Benjamini und Hochberg, dass das Verhältnis der Anzahl falscher Entdeckungen zur Gesamtzahl der Entdeckungen als Kriterium herangezogen werden könnte. Wenn eine Studie 60 Ergebnisse findet und darunter 3 falsche Ergebnisse sind, ist das nicht so schlimm, denn die Quote beträgt nur 5 %. Es ist jedoch nicht akzeptabel, 60 Ergebnisse zu melden, von denen 40 falsch sind. Bei der Methode hängt die Schwellenhöhe von den Daten selbst ab und passt sich automatisch an diese an. Ihre mathematische Formulierung des False Discovery Rate (FDR)-Kriteriums wurde 1995 veröffentlicht. Da leistungsfähige Computer und große Datenbanken verfügbar sind, wird FDR zunehmend auch in anderen wissenschaftlichen Bereichen wie Landwirtschaft, Astronomie, Verhaltenswissenschaften oder Wirtschaftswissenschaften eingesetzt.
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