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...
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...
q-value是FDR的另一种表达方式，通过优化p值分布来计算，可以提供更准确的假阳性和假阴性预测。以代谢组学为例，q-value分析可以更准确地估计在大量假设检验中，哪些显著结果可能是误报。表1中显示，化合物A的p值虽然小，但q值较大，提示其显著性有较高的假阳性的可能性。在选择阈值时，应考虑q值而...
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...
Q值则是基于P-value分布的FDR计算方法,所以在日常使用中,两者并没有太大的区别,在进行假设检验校正时,可以视情况而用。 R语言代码实现 01 P值计算 1、创建两组数据,可将两组样本的定量信息分别赋值给A和B两个变量,用于后续的t检验。(注:计算T检验p值要求每组至少有三个样本)...
一文了解P-value,多重比较,FDR和Q value的差别 转录组差异分析P值与FDR值区别有多大 p.value和FDR 首先我们需亚了解差异表达分析的基本假设: H0:差别是由抽样误差所致; H1:差别不是由抽样误差所致,即并不来自同一总体 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
可以认为pFDR是贝叶斯后验p值。 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...
通常通过两个参数进行DEGs的筛选,分别是LFC和Pvalue或者FDR。其中,LFC是两个样本一个基因表达量的差异倍数,Pvalue和FDR是两个常用的统计指标,用于评估基因表达的显著性差异。FDR提供了一个更加严格的显著性评估标准,它考虑了多重比较的影响。 调整影响FDR的因素: ...
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