Tengo valores de p de muchas pruebas y me gustaría saber si realmente hay algo significativo después de corregir las pruebas múltiples. La complicación: mis pruebas no son independientes. El método en el que estoy pensando (una variante del Método del producto de Fisher, Zaykin et al., Genet Epidemiol , 2002) necesita la correlación entre los valores de p.
Para estimar esta correlación, actualmente estoy pensando en casos de bootstrapping, ejecutando los análisis y correlacionando los vectores resultantes de los valores de p. ¿Alguien tiene una idea mejor? ¿O incluso una mejor idea para mi problema original (corregir las pruebas múltiples en pruebas correlacionadas)?
Antecedentes: estoy retrocediendo logísticamente si mis sujetos sufren o no una enfermedad particular en la interacción entre su genotipo (AA, Aa o aa) y una covariable. Sin embargo, el genotipo es en realidad una gran cantidad (30-250) de polimorfismos de nucleótido único (SNP), que ciertamente no son independientes, sino que están en desequilibrio de ligamiento.