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...
1.按照和p-value类似的定义,Storey给出了q-value的定义。 2.q-value量化了在观察统计量T = t时,拒绝H0所犯的最小pFDR。p-value的定义基于H0=0的条件而量化T属于Talpha的概率,显然q值是p值定义的一个逆过程,q值是基于T属于Talpha的条件而量化H0=0的概率。 3. 和BH控制不同,q值和pFDR正好相反,即通过...
在统计学中，P-value、q-value和FDR是多重假设检验中的关键概念，它们分别涉及单次检验的错误率、整体错误率控制以及允许假阳性的调整。审稿人常常强调的多重假设检验校正，主要是为了控制Family Wise Error Rate（FWER，即假阳性率）或False Discovery Rate（FDR），以确保结果的可靠性。文章详细解释了单...
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...
修正的q*值取最小值,即为我们平时工作中用到的修正的FDR值q-valuei。这里的公式即为Bonferroni型多重检验过程中的公式。也是开始FDR的计算公式: 最后是FDR校正后的p值计算的一个小例子。 大家可以移步该网页查看 http://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats...
Calculating q-values Using theqvaluepackage, we can calculate q-values for each p-value: qobj=qvalue(p=pvalues) class(qobj) ## [1] "qvalue" names(qobj) ## [1]"call""pi0""qvalues""pvalues""lfdr" ## [6]"pi0.lambda""lambda""pi0.smooth" ...
（2）FDR法/q-value法：False discovery rate (FDR)即错误发现率。如进行了1000次检验，为了将1000次检验总体的错误发现率控制在一个阈值（如0.05）以下，将单个检验获得的原始p值及其在1000个检验的p值中的秩次通过Benjamini and Hochberg法（BH法）计算校正后的p值，使用该校正p值（也称q-value）...
1. 按照和p-value类似的定义,Storey给出了q-value的定义。 2. q-value量化了在观察统计量T = t时,拒绝H0所犯的最小pFDR。p-value的定义基于H0=0的条件而量化T属于Talpha的概率,显然q值是p值定义的一个逆过程,q值是基于T属于Talpha的条件而量化H0=0的概率。 3. 和BH控制不同,q值和pFDR正好相反,即通...
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...
调整后的p-value，如q-value，是FDR的计算结果，它考虑了所有显著性检验的全局错误率，而非仅仅基于单一的p-value阈值。例如，在基因表达差异分析中，如果设置p-value为0.05，可能会有大量假阳性。FDR则确保在显著性结果中，真正的差异发现不会被过多的假阳性淹没。q-value是FDR的另一种表达方式，...