FDR值和Q值：两者虽然名称不同，算法不同，但他们的作用其实是一致的，都是为了对P值进行多重假设检验校正。FDR校正相较于常规的Bonferroni 校正更加的宽松，它不追求完全没有假阳性结果，而是将假阳性结果和真阳性的比例控制在一定范围内，而FDR校正的算法也有很多，其中BH算法(Benjaminiand Hochberg)用得比
可以认为pFDR是贝叶斯后验p值。 按照和p值类似的定义,Storey给出了q值的定义。 q值量化了在观察统计量T = t时,拒绝H0所犯的最小FDR。p值的定义基于H0=0的条件而量化T属于Talpha的概率,显然q值是p值定义的一个逆过程,q值是基于T属于Talpha的条件而量化H0=0的概率。 和BH控制不同,q值和pFDR正好相反,即...
我们需要有足够多的P-value来支撑FDR校正算法。这里不展示具体数据,只展示过程。只需输入所有的P值,选择校正算法为BH算法即可。R pvalue_adjust <- p.adjust(pvalues, method = "BH", n = length(pvalues))Q值计算 📉 Q值的计算与FDR值类似,需要输入所有的P值,并选择校正数据为P-value。R qvalues <- ...
FDR校正比传统的Bonferroni校正更为宽松，它允许一定比例的假阳性结果，以换取提高检测真实差异的能力。BH算法（Benjamini and Hochberg）是常用的FDR校正方法之一。Q值，基于P值分布计算FDR，与FDR值在实际应用中区别不大。在进行假设检验时，选择FDR或Q值进行校正，可帮助研究人员在众多假设中筛选出显著性更...
说到评价肽段鉴定可靠性的常用统计指标,比如p值、E值、假发现率(False Discovery Rate, FDR)、q值和后验错误率(Posterior Error Probability, PEP),小编先抛出一个总表,你要挺住,别被砸晕喽~ 评价肽段鉴定可靠性的统计指标(版权所有:中科院计算所)
这里，被放大的p值也被称作q值或PDR-p值。BH FDR作为经典频率主义假设检验的拓展，是现代大规模假设...
绿色阴影的面积:0.058*0.306 = 0.017748二者的比值:0.017748/0.361 = 0.05所以,q值实际上就是上图绿色面积与(绿色+红色)面积的比值。相对于p值,假阳性率能够告诉我们很多关于检验结果的信息。比如在上例子中,我们当FDR=0.05时,一共有1805个阳性,但是这些阳性样本中,有5%是假阳性,即有90个是“误诊”的。当然,在...
P值、FDR值和Q值 P值:指当原假设为真时,比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。如果P值很小,说明原假设情况的发生的概率很小,而如果出现了,根据小概率原理,我们就有理由拒绝原假设,P值越小,我们拒绝原假设的理由越充分。在组学分析中,寻找差异基因时往往都会采用p值作为筛选标准,这里的p值对应的是...
常见的生物学分析都或多或少地利用到了统计学算法,而这些分析中最重要、最直观的结果变量就是P值。我们往往会在各种生物学文章中看到某个蛋白或代谢物当满足P-value<0.05或者Q-value<0.05的条件,会被认为是可信的关键蛋白或代谢物,那么什么是P值、Q值和FDR值,它们的真实含义是什么?接下来小趣将逐一介绍。 P值...
P值、FDR值和Q值 P值:指当原假设为真时,比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。如果P值很小,说明原假设情况的发生的概率很小,而如果出现了,根据小概率原理,我们就有理由拒绝原假设,P值越小,我们拒绝原假设的理由越充分。在组学分析中,寻找差异基因时往往都会采用p值作为筛选标准,这里的p值对应的是...