但 p 值易受样本量等因素影响。FDR 则是在多重检验中控制错误发现率的方法。它旨在平衡假阳性和真阳性的比例。与 p 值不同,FDR 更适用于大规模数据的分析。生信研究中,正确解读 p 值和 FDR 至关重要。过高的 p 值可能导致错过有意义的结果。 而错误估计 FDR 可能得出错误的结论。一些生信分析工具会直接给...
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...
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...
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...
因此,FDR和p值是衡量统计检验结果的有效工具。FDR用于评估多重检验的结果,而p值则用于衡量检验的可信度。它们并不完全相同,但它们都可以用来帮助判断统计检验的结果是否可信。 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...
1.对p值进行从小到大的排序,标记上序号1~n; 2.其中,最大的FDR(不考虑重复则为第n位)等于最大的p值; 3.对于n-1位的FDR,取下面两者的较小值: 上一步(第n位)计算得出的FDR值; p值*n/(n-1) 4.不断迭代第三步(n-2,n-3...),直至计算到最小p值对应的FDR。 例子...
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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...
在生信分析中,隔三差五地就需要和p值探讨是否显著差异,还要搬出FDR对p值进行校正。让每个基因根据p值大小从小到大排个队,拿个号牌,然后把自己的p值乘上总基因数,再除以自己号牌上的数就是FDR校正后的p值啦。这个过程用数学语言表示为: 其中,q-valuei是校正后的p值,...