Benjamini-Hochberg方法是一种非常有影响力的多重比较校正方法。它的基本思想是通过控制假阳性发现的比例来控制多重比较结果的准确性。其具体步骤如下: 1.对所有的p值按照升序排列。 2.对于每个p值,计算调整后的阈值,使用以下公式:调整后的阈值=(排序后的p值*N)/(当前的排序位置)。 这里N表示进行假设检验的总数...
benjamini-hochberg方法benjamini-hochberg方法 Benjamini-Hochberg方法是一种多重比较校正方法,用于控制假阳性率(false discovery rate,FDR)的方法。它是由Yoav Benjamini和Yosef Hochberg在1995年提出的。在科学研究中,我们通常需要进行多个假设检验,例如比较多组数据的差异性。如果我们使用传统的显著性水平(例如0.05)来...
方法BH(Benjamini-Hochberg,与R中的FDR相同)和BY(Benjamini & Yekutieli)控制错误发现率,这些方法试图控制错误发现的期望比例。 请注意,这些方法只需要调整p值和要比较的p值的数量。这与Tukey或Dunnett等方法不同,Tukey和Dunnett也需要基础数据的变异性。Tukey和Dunnett被认为是多重比较谬误(Familywise error rate)方法。
benjamini and hochberg false discovery rate -回复 在统计学中,Benjamini和Hochberg提出了一种常用的多重比较校正方法,即False Discovery Rate(FDR)控制方法。FDR方法用于控制在多个假设检验中出现的错误发现率,以便更准确地确定哪些发现是真实的。 在进行多个假设检验时,通常会遇到两种类型的错误。第一种是第一类错误...
Bonferroni法非常简单,它的缺点在于非常保守(大概是各种方法中最保守的了),尤其当n很大时,经过Bonferroni法矫正后总的一类错误可能会远远小于既定α。 控制错误发现率:Benjamini & Hochberg法 简称BH法。首先将各P值从小到大排序,生成顺序数 排第k的矫正P值=P×n/k ...
Bonferroni法得到的矫正P值=P×n Bonferroni法非常简单,它的缺点在于非常保守(大概是各种方法中最保守的了),尤其当n很大时,经过Bonferroni法矫正后总的一类错误可能会远远小于既定α。 控制错误发现率:Benjamini & Hochberg法 简称BH法。首先将各P值从小到大排序,生成顺序数 排第k的矫正P值=P×n/k 另外要保证矫...
控制错误发现率:Benjamini & Hochberg法 简称BH法。首先将各P值从小到大排序,生成顺序数 排第k的矫正P值=P×n/k 另外要保证矫正后的各检验的P值大小顺序不发生变化。 怎么做检验 R内置了一些方法来调整一系列p值,以控制多重比较谬误(Familywise error rate)或控制错误发现率。
Benjamini & Hochberg法 简称BH法。首先将各P值从小到大排序,生成顺序数 排第k的矫正P值=P×n/k 另外要保证矫正后的各检验的P值大小顺序不发生变化。 R实现 利用R自带的基础包中的p.adjust()可以进行多重检验的P值矫正。 p.adjust(p, method = p.adjust.methods, n = length(p)) ...
通过以上步骤,我们完成了对多个假设检验进行Benjamini和Hochberg假阳率校正的过程。该方法的主要优点在于可以有效控制假阳率,并且具有较好的功效。 需要注意的是,BH方法只适用于独立假设检验或是具有相对独立结构的假设检验。对于具有自相关结构的数据(例如时间序列数据),BH方法可能会出现假阳率的失控。此外,BH方法只能控...
执行FDR的一个例子——Benjamini-Hochberg方法 Benjamini-Hochberg方法其实很简单,计算也不繁琐,只需要2步即可: 将所有的p值按照大小顺序进行排序; 从最大p值开始计算,最大的数值没有变化, 剩余adj p.val计算方法为 其中,rank of p.val是每个p值的秩,Max rank是最大秩。