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...
BH法有时也称fdr法,是我们最常用的多重假设检验校正方法,可以很好的控制假阳性率和维持统计检出力。R函数p.adjust可用来计算一组p-value校正后的fdr值。(DESeq2中返回的padj也是用BH方法控制的FDR) q-value是什么? q-value是Storey和Tibshirani提出的基于p-value分布的FDR计量方法,具体见什么,你算出的P-value看...
H1:差别不是由抽样误差所致,即并不来自同一总体; 最终,基于p.value进行H0和H1的抉择,那么它真的很重要,这意味着,得p值者得天下吗? 不不不 topTable里有adjust.method参数,而这个参数就是针对p.value的: 如此重要的p.value也是需要校正的,我们看下,究竟是如何校正的: p.adjust(p,method=p.adjust.methods,n...
总之，理解并正确使用这些指标，如p-value、adjusted p-value（q-value）和FDR，对于防止因多重检验导致的误导性结果至关重要。在进行大规模数据分析时，需要综合考虑这些指标，以确保科研结论的准确性和可靠性。
即False Discovery Rate错误发现率,是通过对差异显著性p值(p-value)进行校正得到的。由于转录组测序的差异表达分析是对大量的基因表达值进行独立的统计假设检验,会存在假阳性问题,因此在进行差异表达分析过程中,采用了公认的Benjamini-Hochberg校正方法对原有假设检验得到的显著性p值(p-value)进行校正,并最终采用FDR作为...
这里我们可以把每个gene的q-value计算出来,转换上面的公式,得到: 列出表格, 即,根据该基因p值的排序对它进行放大,越靠前放大的比例越大,越靠后放大的比例越小,排序最靠后的基因的p值不放大,等于它本身。 我们也可以从可视化的角度来看待这个问题:
多重检验中的FDR错误控制方法和p-value的校正及Bonferroni校正.doc,多重检验中的FDR错误控制方法与p-value的校正及Bonferroni校正 数据分析中常碰见多重检验问题 (multiple testing).Benjamini于1995年提出一种方法,通过控制FDR(False Discovery Rate)来决定P值的域值. 假设
每组我们有 12 个重复。我们通常做的是取每组 12 个重复的平均值,并进行 t 检验以比较差异是否显着(假设正态分布)。然后我们得到一个 p 值,比如 p = 0.035。如果它小于 0.05(所设置的阈值),我们得出结论,在处理后基因 A 的表达发生了显着变化。好,问题来了,p value为0.035告诉了我们怎样的信息?
其实前两天的里提到了这个概念 https://www.jianshu.com/p/eede4ea05f59 这里不再赘述，只说下对H0和H1的一个较好的解释：如此重要的p.value也是需要校正的，我们看下，究竟是如何校正的：课程分享 生信技能树全球公益巡讲 （ https://mp.weixin.qq.com/s/E9ykuIbc-2Ja9HOY0bn_6g ）B站...
themainideasandmethodsacordingtothreekindsoftypeIerrormeasure-FWER,FDR和pFDR,expatiatetheirdifference,relation,weaknessandthedevelopmentjnthefuture.KeyWords:multiplecomparision;multiplehypothesistesting;FWER;falsediscoveryrate;positivefalsediscoveryrate;p-value;q-value;miero&rray独创性声明本人声明所呈交的学位论文...