这是我们最常用的校正P-value控制假阳性率的方式。假设针对10000个基因进行了统计检验,对所有的原始P-value进行由小到大的排序分别为p1, p2, ..., p10000,校正后的FDR为:p1*10000/1, p2*10000/2, ..., p10000*10000/10000。与Bonferroni correction一致的地方是都乘以了检测总数,不一致的地方是BH算法在此...
这是我们最常用的校正P-value控制假阳性率的方式。假设针对10000个基因进行了统计检验,对所有的原始P-value进行由小到大的排序分别为p1, p2, ..., p10000,校正后的FDR为:p1*10000/1, p2*10000/2, ..., p10000*10000/10000。与Bonferroni correction一致的地方是都乘以了检测总数,不一致的地方是BH算法在此...
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...
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...
q-value是Storey和Tibshirani提出的，它基于p-value分布，能提供一个调整后的FDR估计。减少统计检验次数的方法之一是通过筛选或预处理数据，只对可能重要的部分进行深入分析。总的来说，这些校正方法旨在平衡检验的敏感性和可靠性，确保在大量假设检验中得出的结果更为准确。通过理解这些概念，研究人员能够更...
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)) ...
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: 在多重检验的时候,需要对p值进行校正; FDR(Benjamini and Hochberg(BH))是p值的校正方法之一;(所以,统计学家对统计方法抱有的态度比较客观,认为其本身并不完美,需要进行校正) ...
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)) ...
q-value 是随着multipel test 而产生的. 在multiple test (比如10000次), 如果用p-value=0.05去cut. 如果有1000次是显著的, 那么在这1000中, 有10000*0.05=500次是 False positive. 这显然不能接受. 太宽松了. Bonferroni提出FWER, 在上面的例子中, 就是把cutoff 设为: 0.05/10000 = 0.000005, 这虽然能...
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