Steiger检验可以判断我们的方向性是否正确，我们继续使用上面的数据进行演示：bmi_exp_dat <- extract_instruments(outcomes = 'ieu-a-2')chd_out_dat <- extract_outcome_data(snps = bmi_exp_dat$SNP, outcomes = 'ieu-a-7')dat <- harmonise_data(bmi_exp_dat, chd_out_dat)out <- directionality_t...
孟德尔随机化检验是一种用于检测遗传变异的统计方法，其基于孟德尔遗传定律进行随机化检验。在三种方向检验方法中，以下是具体的介绍：1. Steiger方向检验：可以判断我们的方向性是否正确。2.双向MR（Bidirectional MR）：若遗传变异G 1 G_1G1与X 1 X_1X1和X 2 X_2X2将都有关联，但是遗传变异G 2 G_2G2与X ...
敏感度检验成孟德尔随机化研究中的一项必不可少的工具。它帮助我们检验这些局限性、加强结果的可信度。提高我们的因果推断精度。在孟德尔随机化得框架下科学家们利用遗传变异是工具变量(InstrumentalVariables,IV),来研究暴露(比如某种生活习惯)与疾病或健康结果之间的因果关系。理论上,由于基因的随机分布,个体的基因型不...
如果截距不同于零(MR-Egger 检验),则有证据表明存在水平多效性。 Egger回归中截距的估计值可解释为整个遗传变异的平均多效性的估计值。截距项不同于零,则表明存在整体水平多效性。 找找看MR文章[3]中对这两种方法的描述—— 无独有偶,在另外一篇文献的补充材料里,我看到了这样的描述: 在对应的正文部分,作...
亦称“连贯检验”,主要目的就是检验取值为二分类并且按某种顺序(例如时间顺序)排列的数据资料,是否确实是随机出现的,可以通俗理解为检验样本数据的随机性。 这个方法对于提前了解数据质量,在数据预处理阶段能发挥比较重要的作用,但在实际应用当中,它反而是太低调,以至于很多人压根不知道还有这么一个统计方法。
SPSS案例：数据随机化游程检验的答案如下：1. 游程检验的定义与用途： 游程检验，亦称“连贯检验”，主要用于检验二分类数据按顺序排列时的随机性。 在数据预处理阶段，游程检验对了解数据质量尤为重要。2. 游程检验的基本原理： 基于游程概念，即数据序列中连续相同值的出现次数。 通过统计游程总数来...
以下是使用留一法进行孟德尔随机化检验的基本步骤: 1.数据准备:首先,需要收集与研究问题相关的遗传数据、暴露数据和结果数据。这些数据通常包括基因型数据、暴露因子的数据(例如基因变异与暴露的关系)、结果(例如疾病发生率或健康指标)。 2.MR模型建立:建立孟德尔随机化模型,将基因变异(遗传变异)作为工具变量,用来估计...
孟德尔随机化的留一法检验的具体步骤如下: 首先,研究者需要选择两个或多个具有不同表型的自交系,进行杂交,得到 F1 代。然后,让 F1 代自交,得到 F2 代。在 F2 代中,如果两个基因位于同一条染色体上,那么它们会表现出连锁现象,即它们在染色体上的距离越近,连锁程度就越高。如果两个基因位于不同的染色体上,那...
outliers）并估计矫正后的结果（此结果去除了水平多效性）2. 利用“MR-PRESSO distortion test”来检验...
是一种统计方法,用于评估两组二进制数据之间是否存在显著差异。该检验通常用于比较两组实验条件下的观察结果,以确定实验处理是否对结果产生了影响。 在R中,可以使用"randomizr"包来进行二进制值的随机化检验。该包提供了一系列函数,用于生成随机分配的实验条件,并计算随机化检验的统计指标。