网址:https://www.bioladder.cn/web/#/chart/58 3.1导入数据 在文本框中输入您的P值,每个P值单独占一行。 3.2调整参数 可以调整计算FDR的方法。 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...
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: temp <-c(0.01,0.11,0.2...
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...
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,直至计算到最小 p 值对应的 FDR。 下面直接在 R 里实现: ###例如这 10 个 p 值进行校正 temp <->0.01,0.11,0.21,0.31,0.41,0.51,0.61,0.71,0.81,0.91)p.adjust(tem p, method='fdr')###[1] 0.1000000 0.5500000 0.7000000 0.7750000 0.8200000 0.8500000 0.8714286 0.8875000 0.9000000 0.9100000 根据...
Bonferroni校正是一种简单粗暴的方法,我们说有一次假阳性的概率是由于检验次数增多导致的,Bonferroni方法直接用0.05/暴露数量*结局数量即可。这种检验较为严格,目前而言是MR使用最多的校正方法。保证了正确的概率,但同时也牺牲了统计效能。 FDR FDR中文名为...
FDR表示的是信度,而不是富集程度或P值的大小.一般来说,FDR越小,表示该通路的富集结果越可靠.在KEGG通路分析中,你应该关注那些FDR值较小的通路,因为它们更可能是真正与你的研究相关的通路.
(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)与FDR阈值(0.05)进行比...
走上人生巅峰的时候，不好意思，你还需要面对最残酷无情的对手：多重比较校正，比如FDR校正。
FDR和Bonferroni检验区别 | Bonferroni检验和FDR(假阳性率)校正方法都是多重比较中常用的统计校正方法,用于控制多次检验中的错误率。它们有一些异同之处。Bonferroni检验是一种保守的校正方法,它通过将显著性水平除以进行的多次检验的数量来调整p值的阈值。它的基本原理是将整体显著性水平平均分配给每个检验,从而降低单个...