FDR(错误发现率)与p值在多重假设检验中密切相关,前者通过校正后者来控制假阳性比例,平衡结果的显著性判断。FDR校正法(如Benjami
通常情况下,FDR和p值之间的关系是:当FDR较低时,p值也较低,因此可以接受统计检验的结果。然而,在某些情况下,FDR和p值之间的关系可能不明显,因此,在判断研究结果时,需要同时考虑FDR和p值。 总之,fdr和p值都是统计检验中的重要指标,可以用来衡量统计检验结果的可信度。fdr和p值之间可能存在关系,因此,在研究统计检...
FDR衡量的是在进行多次统计推断后,在所有被判定为显著性的结果里,有多大比例是误判的。 FDR的公式可以简单写成: 直观来看,FDR是用上面混淆矩阵的第二行算出来的。 那么,如何计算FDR?我们可以用Benjamini-Hochberg (𝐵𝐻) 方法。 对于m个独立的假设检验(比如m个基因),它们的P-...
我们在生物数据统计分析中,经常会听到p-value,adjusted p-value,q-value以及False discovery rate(FDR)。比如最常见实验组和对照组的差异基因表达分析,除了获得一个p值(p-value),通常而言还会得到一个adjusted p-value或者FDR(false discovery rate)。那么他们之间到底有什么关系,为什么已经有了一个p-value来指征显...
Benjamini和Hochberg给出了一个基于p值的逐步向下控制程序,用于求出拒绝H0的次数N的值。并且证明在BH控制下,FDR 小于等于 alpha。 pFDR和q值 pFDR阳性错误拒绝率,是基于至少拒绝一个H0的事实。经过一系列的推导,pFDR的实际意义是,在pFDR错误率控制下,当拒绝一个H0时,该假设为真实的概率;pFDR反应了已经在拒绝...
与p-value 不同, q-value 控制的是FDR (false discovery rate).3), 试验验证其准确性为99%(每100次诊断就有一次false positive). 对于一个被检测的人(single test) 来说, 这种准确性够了. 但对于医院 (multiple test) 来说, 这种准确性远远不够, 因为每诊断10 000个个体, 就会有100个人被误诊为艾滋...