Проблема множественных сравнений при регрессионном анализе Опции

[Антон Т.]

Здравствуйте, уважаемые коллеги! Возможно, вопрос не совсем корректно сформулирован, однако для меня важен, прошу помощи. В доступных источниках однозначного ответа не нашел.

Суть вопроса - как влияет ( и влияет ли) проблема множественных сравнений на результаты регрессионного анализа? Если нет, то могут ли результаты регрессионного анализа быть способом ?проверки? значимости результатов других статистических методов?
Пример: есть несколько (27) локусов одного гена, задача - оценить их влияние на развитие заболевания. При использовании таблицы сопряженности 2*2 получен ряд ассоциаций. По канонам, данные результаты нужно откорректировать с учетом множественности сравнений (поправка Бонферрони, FDR и тд). При проведении регрессионного анализа в окончательном уравнении оказались те же аллели (предикторы), что и по результатам, полученным первоначально. Можно ли говорить, что мы проверили таким образом наши результаты на состоятельность с учетом множественности сравнений?

Спасибо!

[Антон Т.]

Модели применяются для прогнозирования риска развития заболевания на основании наличия клинических и генетических предикторов. Качество модели обычно проверяем с помощью ROC анализа с вычислением AUC. Ваши ответы прочитал, спасибо, нужно время чтобы обдумать и подтянуть мат. часть (с ней , к сожалению, слабовато похоже). Еще один вопрос - при сравнении 2 или нескольких групп по большому количеству признаков (а в генетических исследованиях подобное встречается часто) получить значимые результаты после коррекции на множественность проблематично. Читая форумы по стат. обработке , встречал мысль, что можно вводить коррекцию не по числу сравниваемых признаков (20-30-...), а только по числу сравниваемых групп, что значительно более лояльно. Насколько это корректно?