这样我们就可以知道,在同时有p-value和p-adjust时,我们应该选择p-adjust用来作为显著性的阈值。 q-value q-value另有一些区别,它也来自于p-value。 q-value可以简单理解为表示p-value产生假阳性的概率,当q-value < 0.05时,p-value显著的假阳性小于0.05。 q值(q-value)是p值校正后的结果。 可定义为:多重假...
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算法在此基础上除去了各个原始p-value的排序值。 具体计算方式见下表(总检测次数为10次;控制FDR小于0.1) 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...
使用FDR校正得到的p-adjust即为q-value。 clusterProfiler包中的enrichKEGG函数和enrichGO函数用的什么方法? p-adjust clusterProfiler包中的enrichKEGG函数和enrichGO函数的默认p值校正方法为BH法 qvalue enrichKEGG函数和enrichGO函数都包含一个用于富集的函数enricher_internal(这个函数属于R包DOSE),而在enricher_interna...
而且有很多经过了RT-qPCR 验证过的真实测序数据可以来评价不同的差异基因算法的表现。
然而，p-value存在多重比较问题，即随着检验次数增加，假阳性结果增多。为解决这个问题，引入了p-adjust，即校正后的p值。其中，Bonferroni校正是一种严格的方法，通过调整p值阈值减少假阳性，但可能误判真实阳性。而FDR校正（如BH法）则更注重控制假阳性与真阳性比例，如Storey方法，它计算得到的q-value...
P值、Q值和P值调整(P-adjust)是统计学中用于量化统计显著性和进行假设测试校正的三个相关但不同的概念。了解它们之间的区别对于正确解释统计分析结果非常重要。 P值 (P-value) 定义:P值是在零假设(即没有效应或差异的假设)为真的情况下,观察到当前或更极端结果的概率。它是用来衡量数据与某个特定统计模型预期...
FDR校正的目标是控制错误发现率,即在所有被拒绝的假设中错误拒绝的比例。 FDR校正的主要步骤如下: 进行多个假设检验,得到每个假设的原始p值。 将原始p值按升序排序。 计算每个假设的FDR校正值,通常使用Benjamini-Hochberg方法。该方法根据排序后的p值和总假设数,计算每个假设的校正值。 ...
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...
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