Verbesserte Methoden für die Analyse von multiplen diskreten Tests

• Antragsteller: Professor Dr. Sebastian Döhler
• Fachliche Zuordnung: Mathematik
• Förderung: Förderung von 2020 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 446840866

In der empirischen Forschung werden immer größere Datenmengen untersucht, um interessante Signale zu identifizieren. Oft werden dabei Tausende oder Millionen von statistischen Hypothesentests durchgeführt, wodurch sich das Risiko, falsch-positive Ergebnisse (sog. ‘Fehler erster Art’) zu erhalten, erhöht. In der Multiplen Testtheorie wird aktuell angestrebt, auch für solch hochdimensionale Daten, Methoden zu entwickeln, die das Risiko falsch-positiver Ergebnisse kontrollieren und dennoch in der Lage sind, echte Signale zuverlässig zu entdecken. Die meisten der bislang verfügbaren Methoden gehen dabei von stetig-verteilten Test-Statistiken aus. In vielen Anwendungen, etwa wenn absolute oder relative Häufigkeiten ausgewertet werden, sind die Test-Statistiken jedoch diskret verteilt, was diese Verfahren ineffizient macht. Ziel dieses Projekts ist die theoretische Erforschung und Entwicklung neuer Methoden, die es ermöglichen, Informationen aus diskreten Tests effizienter zu nutzen und somit bessere statistische Verfahren für die Analyse von multiplen diskreten Tests zu konstruieren.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Frankreich
• Kooperationspartner: Dr. Etienne Roquain