Qual è il tasso di scoperta falsa?
Il tasso di scoperta falsa (FDR) è una previsione statistica di quanti risultati ci si può aspettare che siano falsi positivi. Ciò consente ai ricercatori di analizzare i dati per determinare se sono statisticamente significativi o privi di valore. A seconda del tipo di progetto, può esserci un'alta tolleranza per un alto tasso di scoperta falsa, perché gli altri risultati sono ancora validi e potrebbero essere utili. I ricercatori di solito presentano analisi statistiche dei loro risultati e ne discutono nella presentazione del loro lavoro.
Questo concetto è correlato al valore p, una stima della probabilità di ottenere un risultato significativo e valido. Piccoli valori p suggeriscono che i dati non sono così significativi, perché c'è una bassa probabilità statistica che sia unica. Ad esempio, se qualcuno sta estraendo palline colorate da una busta che contiene palline di tre colori, quella persona si aspetterebbe di estrarre un numero approssimativamente uguale di ciascun colore. Se vengono estratte 20 palline e 10 di loro sono dello stesso colore, questo sarebbe statisticamente improbabile. Per trovare il valore p, il ricercatore potrebbe eseguire un'analisi statistica per determinare la probabilità con cui si disegnano 10 palline dello stesso colore in un sorteggio di 20 palline.
Nel caso del falso tasso di scoperta, c'è più clemenza che con un valore p. Invece di guardare la probabilità statistica che i risultati siano effettivamente unici, esamina il numero di falsi positivi che è probabile che si trovino nei risultati. Un numero elevato di falsi positivi potrebbe comunque fornire dati utili. I ricercatori dovranno essere in grado di identificare ed escludere i falsi positivi dai loro risultati, ma le informazioni rimanenti potrebbero essere molto importanti.
Numerosi calcoli possono essere utilizzati per determinare la percentuale di falsi rilevamenti. Se i ricercatori riscontrano che questo tasso è elevato quando hanno impostato un esperimento, potrebbero apportare alcune modifiche per controllarlo. Ciò potrebbe includere modifiche alla metodologia dello studio, come ottenere un campione più ampio per ridurre il numero di falsi positivi. La progettazione meticolosa dello studio è molto importante, perché errori in questo processo potrebbero creare problemi con l'esperimento.
Sono disponibili programmi per computer per assistere con calcoli della velocità di rilevazione falsi. È anche possibile eseguirli a mano. Nel corso dello sviluppo di una metodologia di studio, i ricercatori potrebbero eseguire alcuni calcoli per identificare evidenti difetti nella progettazione prima che l'esperimento proceda. Questo può aiutarli a trovare punti deboli e affrontarli per rendere l'esperimento il più forte e il più utile possibile.