# 加载stats包(通常默认加载) # library(stats) 3. 使用FDR矫正方法对p值进行矫正 使用p.adjust函数并指定方法参数为"fdr"来矫正p值。 r #对p值进行FDR矫正 adjusted_p_values <- p.adjust(p_values, method = "fdr") 4. 输出或保存矫正后的p值 你可以直接打印
在孟德尔随机化研究中，FDR矫正通过调整每个p值，致使整体的假阳性比例不超过设定的阈值，进而确保研究结论的可靠性。在实际操作中，FDR地计算通常依赖于BenjaminiHochberg（BH）方法，这是一种基于排序的统计方法。具体而言研究人员将所有的p值从小到大排列然后按一定规则对p值进行调整。控制整体的假发现率。通过这种方法...
head(dat,3) dat$p<- pnorm(q=dat$z_score, lower.tail=F) head(dat,3) dat$p_adjust<- p.adjust(dat$p,method="fdr")## 对p值进行FDR矫正head(dat,3) 。 004、查看显著性位点得数目 sum(dat$p_adjust <0.05)## 查看显著性位点的数目 。
为什么要校正P值 我们在讲power的时候说过假设检验的两种错误,I型与II型错误孟德尔随机化研究---power计算。P值实际上就是I型错误率,当我们做一次检验的时候p=0.05,我们认为已经很小了,通过检验,但是随着我们检验次数的增加,检验一次出现错误的概率不...
FDR P值矫正通常分为以下几个步骤: 计算所有假设检验的P值。 将P值按升序排序。 对每个P值应用FDR校正公式。 确定显著性水平,判断哪些假设被拒绝。 代码实现 下面,我们通过一个简单的示例来说明如何在Python中实现FDR P值矫正。 importnumpyasnpimportpandasaspdfromstatsmodels.stats.multitestimportmultipletestsimport...
我们将一系列p值、校正方法(BH)以及所有p值的个数(length(p))输入到p.adjust函数中。 将一系列的p值按照从大到小排序,然后利用下述公式计算每个p值所对应的FDR值。 公式:p * (n/i), p是这一次检验的p value,n是检验的次数,i是排序后的位置ID(如最大的P值的i值肯定为n,第二大则是n-1,依次至最...
P值(P-value),它是通过统计学的一些检验方法计算出来的值,反应的是数据之间的统计学上的显著性。 FDR(False Discovery Rate),错误发现率,也称为Q-value,简单来说FDR时矫正后的P值,它是通过错误控制法对P值进行检验校正假阳性率。使用FDR的目的是为控制差异分析结果中假阳性的比例。尤其是在做转录组分析时,因...
基于基因集进行permutation test,计算出显著性p值,最后对标准化的ES值(NES值)进行多种检验矫正,得到FDR值。通常认为|NES|>1,NOM.pval<0.05,FDR.qval<0.25 的基因集合是有意义的(当每组样本较少时,置换类型为gene sets,可以使用更严格的FDR截止值,如0.05)。由于基因集过大或过小(基因集包含的基因数目)都没有...
FDR的计算相当简单,包括以下几步: 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-value*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F...
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