这里可以看出P-value>0.05，所以得出结论，认为原假设成立，两组数据相等。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(pva...
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...
FDR的计算是根据假设检验的P-value进行校正而得到的。一般来说,FDR的计算采用Benjamini-Hochberg方法(简称BH法) 3.3 提交查看 上传完数据,并调好参数后,点击右上方“提交”按钮,图像会出现在左侧。如果没有上传自己的数据,会使用默认的demo数据绘图。 提交成功后,FDR结果表格会显示在左上方,同时会在左下方显示数据的...
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...
在测序数据中,我们经常能在差异统计表格看到P-value以及FDR值。而在生信数据的分析中,也会经常对P-value进行FDR校正。这么做的目的是什么,FDR校正的原理又是什么呢? 首先我们来看P-value的定义:在假设检验中,当原假设(H0)为真时,所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。 如果P-value很小,说明原假设为真...
多重检验中的FDR错误控制⽅法与p-value的校正及 原⽂地址：作者：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.假设你挑选了R个差异表达的基因，其中有S个是真正有差异表达的，另外有V个其实是没有差异表达的，是假...
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...
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: 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...
0. 单个假设检验中主要依靠p值(或统计量t)做出是否拒绝零假设H0的决定:p-value和预先设定的检验水准alpha做对比,如果p-value小于等于alpha,拒绝原假设,否则不拒绝原假设。 1. p-value:表征了在原假设成立的条件下,重复进行当前的试验,获得现有统计量t及其更极端情况的概率。
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...