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...
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-value分别为:𝑝𝑖, 𝑖=1,2,…,𝑚 (1)按照升序的方法对这些P-value进行排序,得到: (2)对于给定的统计显著性值𝛼∈(0,1)(通常是0.05,在某些情况下,可以放大到0.1),找...
>p.adjust(tT$P.Value[1],method='BH') [1] 7.193427e-25 代码解释: tT是limma中topTable函数的结果; 将所有p.value直接用p.adjust中的'BH’方法进行校正,head展示前六个结果,可以看出得到的结果与topTable一致; 仅将第一个p.value用p.adjust中的'BH’方法进行校正,得到的结果其实与p.value一致; 综上:...
定义：qvalue是FDR的一种具体实现方式，通过优化p值分布来计算。作用：提供比pvalue更准确的假阳性和假阴性预测，特别是在多重假设检验中。优势：qvalue能够更全面地控制假发现率，确保显著性结果的真实性。False Discovery Rate ：定义：FDR表示在所有被判定为显著的假设中，实际为假的假设所占的比例。...
生物数据统计分析中，p-value、adjusted p-value、q-value和False Discovery Rate (FDR) 是几个关键的概念，它们在判断实验组与对照组差异显著性时起着重要作用。虽然p-value直观地表示在假设H0（不存在差异）为真时，观察到数据的概率，但它可能受到多重假设检验的影响，导致假阳性结果。为了解决这个...
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...
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...
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...