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。 Holm、Hochberg、Hommel和Bonferroni方法控制了多重比较谬误(Familywise error r...
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。 Holm、Hochberg、Hommel和Bonferroni方法控制了多重比较谬误(Familywise error rate)。这些方法试图限制错误发现的概率(I型错误,在没有实际效果时错误地拒绝无效假设),因此都是相对较保守的。 方法BH(Benjamini-Hochberg,...
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。 Holm、Hochberg、Hommel和Bonferroni...
p为原始的p值构成的向量, method指定矫正用的方法。可以用的方法可以通过运行“p.adjust.methods ”来查看,有: Bonferroni correction ("bonferroni") ,Holm (1979) ("holm"), Hochberg (1988) ("hochberg"), Hommel (1988) ("hommel") and Benjamini & Hochberg (1995) ("fdr"或“BH”) n为比较次数 ...
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...
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。 Holm、Hochberg、Hommel和Bonferroni方法控制了多重比较谬误(Familywise err...
下面将按照步骤来详细解释Benjamini和Hochberg的FDR方法的实施过程: 第一步:计算假设检验的p值 在进行多个假设检验之前,首先需要计算每个假设检验的p值。这些p值可以通过不同的统计方法得到,例如,假设检验统计量(如t统计量或卡方统计量)的分布。假设我们需要进行m个假设检验,计算出来的p值分别为p1, p2, ..., pm...
Benjamini-Hochberg方法(BH方法)是一种控制假发现率(False Discovery Rate, FDR)的方法。与Bonferroni方法不同,BH方法不是为了严格控制整体错误率,而是允许一定比例的假阳性,以增加检验的统计效力。BH方法的步骤为: 首先,对所有p值按从小到大排序。 找到最大的k,使得 p(k)≤kmα。 判定前k个假设为显著(即拒绝...
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。 以下图中数据为例,首先将p值按照大小进行排序。
Benjamini-Hochberg方法的基本思想是对所有的假设检验结果按照p值从小到大排序,然后计算每个p值对应的FDR阈值,使得所有p值小于该阈值的假阳性率不超过预设的FDR阈值。具体地,假设我们进行了m个假设检验,排序后的p值为$p_1,p_2,...,p_m$,预设的FDR阈值为$\alpha$,则对于每个$p_i$,计算其对应的FDR阈值为$...