优点:Bonferroni逐步降序法较为灵活,控制错误率的同时减少了保守性,通常比Bonferroni方法更有统计效力。 缺点:虽然该方法比Bonferroni方法更宽松,但在大量比较下依然可能过于严格,尤其是在数据之间存在相关性的情况下。 3. Benjamini-Hochberg方法 Benjamini-Hochberg方法(BH方法)是一种控制假发现率(False Discovery Rate,...
而经典的Benjamini-Hochberg (BH) 方法就是用于控制错误发现率FDR的一种方法，让FDR≤α。Benjamini-Hochberg 方法介绍 有N次假设检验，对每一次假设检验都计算其P值，然后将计算出的P值按照从小到大的方式排序，接着从最小的P值开始，按照P（k）≤α*k/N进行比较，然后可以找到最大的第K个满足上述不等式的P...
如下表所示,N次假设检验中,FDR定义为V/R=V/(V+S)。 而经典的Benjamini-Hochberg (BH) 方法就是用于控制错误发现率FDR的一种方法,让FDR≤α。 Benjamini-Hochberg 方法介绍 有N次假设检验,对每一次假设检验都计算其P值,然后将计算出的P值按照从小到大的方式排序,接着从最小的P值开始,按照P(k)≤α*k/N...
如下表所示,N次假设检验中,FDR定义为V/R=V/(V+S)。 而经典的Benjamini-Hochberg (BH) 方法就是用于控制错误发现率FDR的一种方法,让FDR≤α。 Benjamini-Hochberg方法介绍 有N次假设检验,对每一次假设检验都计算其P值,然后将计算出的P值按照从小到大的方式排序,接着从最小的P值开始,按照P(k)≤α*k/N进...
而经典的Benjamini-Hochberg (BH) 方法就是用于控制错误发现率FDR的一种方法,让FDR≤α。 Benjamini-Hochberg 方法介绍 有N次假设检验,对每一次假设检验都计算其P值,然后将计算出的P值按照从小到大的方式排序,接着从最小的P值开始,按照P(k)≤α*k/N进行比较,然后可以找到最大的第K个满足上述不等式的P值,最...
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)) ...
在开始应用BH方法之前,首先需要收集数据并进行一系列的单个假设检验。例如,基因表达数据中的每个基因可以视为一个独立的假设检验问题,我们可以通过t检验、方差分析(ANOVA)等测试基因差异是否显著。 2.计算p值: 对于每个假设检验,我们需要计算相应的p值。p值是根据原假设的统计模型计算得到的,在零假设成立的情况下,p...
而经典的Benjamini-Hochberg (BH) 方法就是用于控制错误发现率FDR的一种方法,让FDR≤α。 Benjamini-Hochberg 方法介绍 有N次假设检验,对每一次假设检验都计算其P值,然后将计算出的P值按照从小到大的方式排序,接着从最小的P值开始,按照P(k)≤α*k/N进行比较,然后可以找到最大的第K个满足上述不等式的P值,最...
使用BH FDR方法,我们能够在多个假设检验中更精确地控制伪阳性发现的概率。这为科学研究、医学诊断和其他领域的大数据分析提供了更可靠的结果和结论。 总之,Benjamini和Hochberg引入的虚警发现率在多重假设检验中有重要的作用。通过控制伪阳性的概率,我们能够在大规模数据分析中获得更可靠、更具有实际意义的结果。使用BH ...
您通常不需要重新发明轮子。p.adjust(p, method = 'hochberg', n = length(p))