PL
Zakres zastosowań klasycznych procedur testowań wielokrotnych jest ograniczony z powodu założeń modelowych, a w wielu sytuacjach badawczych rozwiązań klasycznych po prostu brak. Kontrolę efektu testowania wielokrotnego umożliwiają wówczas nieklasyczne procedury testowań wielokrotnych. Proste obliczeniowo, o szerokim zakresie zastosowań, brzegowe procedury testowań wielokrotnych nie uwzględniają jednak łącznego rozkładu statystyk testowych, przez co są bardziej konserwatywne od procedur łącznych. Zakres zastosowań procedur łącznych Westfalla i Younga (1993) jest natomiast ograniczony ze względu na wymóg obrotowości podzbioru. Ciekawą alternatywę stanowią dedykowane badaniom genetycznym procedury łączne, zaproponowane przez Dudoit oraz van der Laana (2008). Szeroki zakres zastosowań, możliwość wyboru miary błędu I rodzaju oraz powszechnie dostępne, oprogramowanie (procedura MTP jest zaimplementowana w pakiecie multtest w R), to ich istotne zalety. Niestety, badania nad procedurą MTP przeprowadzone przez Werfta i Bennera (2009) pokazały problemy z kontrolą miary FDR w przypadku bardzo dużej liczby testowanych hipotez i małej liczebności prób. Z kolei zaprezentowany w artykule eksperyment symulacyjny pokazał, że procedura MTP nie zapewnia również kontroli FWER na z góry zadanym poziomie.
EN
The range of applications of classical multiple testing procedures is limited due to model assumptions, and in many cases classic solutions are non-existent. In such situations non-classical multiple testing procedures allow to control the effect of multiple testing. Although they are popular for computational simplicity and a wide range of applications, marginal multiple testing procedures do not take into account joint distribution of test statistics, which make them more conservative than joint multiple testing procedures. The range of applications of joint procedures introduced by Westfall and Young (1993) is limited due to the subset pivotality requirement. Thus, joint multiple testing procedures suggested by Dudoit and van der Laan (2008) seem very promising. A wide range of applications, the possibility of choosing the Type I error rate and easily accessible software (MTP procedure is implemented in R multtest package) are their obvious advantages. Unfortunately, the results of the analysis of MPT procedure obtained by Werft and Benner (2009) revealed that it does not control FDR in case of numerous sets of hypotheses and small samples. Furthermore, the simulation experiment presented in the article showed that MTP procedure does not control FWER, either.