02 FDR值计算由于FDR值是对多重假设检验的校正，我们必须要有足够多的P-value，才能支撑起我们的FDR校正算法，这里不展示数据，只展示一下过程。只需输入所有的p值，选择校正算法为BH算法即可，代码如下：pvalue_adjust <- p.adjust(pvalues, method = "BH", n = length(pvalues)) 03 Q值计算同FDR值计算...
在统计学中,错误发现率(FDR)是一种在多重比较时进行零假设检验时,对第一类错误率进行概念化的方法。FDR控制程序旨在控制FDR,即预期中“发现”(拒绝零假设)为假(错误拒绝零假设)的比例。换句话说,FDR是错误分类为阳性的数量(错误发现)与所有分类为阳性的总数(拒绝零假设)之间的预期比率。拒绝零假设的总数既包括假...
在多重假设检验中,如果我们对多个假设进行独立检验,简单地应用每个假设的p-value阈值(如0.05),会导致总体假阳性率(即第一类错误的概率)显著增加。 BH方法的目标是控制假发现率(False Discovery Rate, FDR),它是指在所有被拒绝的原假设中,错误拒绝的比例。其基本思想如下: 对所有的p-value进行排序,从小到大。
通过将整体显著水平除以假设总数，Bonferroni校正调整了每个假设的显著水平，从而减少Ⅰ类错误。例如，若常见显著水平为0.05且需检验两个独立假设，则实际应用于这些假设的显著水平应为0.025，即0.05除以2。【 FDR错误控制法 】FDR方法由Benjamin在1995年提出，通过设定一个预先的错误比例阈值（例如0.05），允许在差...
在R语言中，计算P值、FDR值与Q值的步骤如下：首先，创建两组数据，并进行方差齐性检验，以确认数据满足t检验的前提条件。然后，使用t检验计算P值，以评估两组数据之间的显著性差异。接着，通过p.adjust函数对多个P值应用FDR校正算法（如BH算法），得到校正后的FDR值。最后，使用fdrtool包计算Q值，...
最后举个例子:假设大脑总共有50000个体素(V=50000),通过假设检验发现有20000个体素的P<0.05,也就是说Da=20000。FDR和FWE的校正水平都设为0.05。那么FDR说的是在20000个激活的体素中,假阳性的体素不超过20000*0.05=1000个。FWE说的是在总共50000个体素中(包括检测到的激活的体素和不激活的体素),假阳性的体素不超...
多重检验的FDR的控制方法控制是指决定一个显著性水平的界值，从而将FDR限制在某一固定水平。这类似于FWER的控制。可以采用线性向上的控制方法，分为两步进行：首先将所有检验的p值进行排序，即\(p(1) \leq p(2) \leq p(3) \leq ... \leq p(m)\)；然后逐步后退比较\(p(i) \leq q\)...
FDR(FalseDiscoveryRate;假发现率)的控制方法应运而生是一种有效的应对策略;它为多重比较中的错误控制提供了新的思路。FDR得提出并不是没有背景得。假设我们在进行多个统计检验时每一个检验都有可能产生假阳性。传统得方法如Bonferroni校正虽然能在某种程度上减少错误,但它的保守性过强,导致实际发现的机会大幅度下降...
多重检验中的FDR错误控制方法与p-value的校正及 校正作者:流泪鱼 设总共有m个候选基因,每个基因对应的p值从小到大排列分别是p(1),p(2),...,p(m),则若想控制fdr不能超过q,则只需找到最大的正整数i,使得 p(i)<= (i*q)/m.然后,挑选对应p(1),p(2),...,p(i)的基因做为差异表达基因,这样就能...
多重检验的校正方法主要有两种：Bonferroni校正法和FDR（False Discovery Rate）校正。Bonferroni校正是最简单直接的方法，它通过调整P值阈值来避免假阳性结果。计算公式为原始阈值乘以检验次数的倒数（p*(1/n)）。例如，原始P值为0.05，检验次数为10000次，校正后的阈值为5%/ 10000 = 0.000005。所有P...