Контроль ошибки первого рода при проведении множественных сравнений важен, потому что без него исследователи могут сделать ложные выводы о наличии различий там, где их нет. 15

Это приводит к тому, что исследователи констатируют наличие случайных, но статистически значимых различий или связей. 1 В результате делаются ошибочные заключения и выводы. 1

Особенно актуальна проблема множественных сравнений для генетических исследований, где современная техника позволяет измерять тысячи и десятки тысяч различных параметров для анализа и сравнения. 1

Контроль ошибки первого рода помогает минимизировать количество ложных отклонений гипотез и ложных принятий. 2 Для этого используют, например, метод Бонферрони, который позволяет контролировать ошибку первого рода на заданном уровне. 34