Statistical significance of combinatorial regulations.
Terada A, Okada-Hatakeyama M, Tsuda K, Sese J.

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23882073/

LAMPと呼ばれるBonferroni法の改良版。
非常に精度が高いらしい。

メカニズムはそんなに難くはないみたいです。

Bonferroni法とは？
多重検定の補正法の一つです。
最も実装が簡単な補正法でもあります。

やり方は簡単。
1. 多重比較の回数をNとする。
2. P-valueの閾値をδとする。
3. 新規のP-valueをδ/Nとする。

以上です。

ね、簡単でしょう？

でも簡単が故に補正後の値が厳しすぎる。
そんな問題があるようです。

そこで補正の補正をしてあげます。
数学的にδを切り得ない検定を外すのです。

例えば Fisherの正確確率検定をしたとき
最も極端な集計表を作成しても、P-valueがδを切らない
そんな場合が考えられます。
そういうケースは Untestable とします。

最終的に Testable な数を N’ とします。
δ’=δ/N’ とし、新しい閾値を得ます。

これが、LAMP法です。