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
FDR值和Q值：两者虽然名称不同，算法不同，但他们的作用其实是一致的，都是为了对P值进行多重假设检验校正。FDR校正相较于常规的Bonferroni 校正更加的宽松，它不追求完全没有假阳性结果，而是将假阳性结果和真阳性的比例控制在一定范围内，而FDR校正的算法也有很多，其中BH算法(Benjaminiand Hochberg)用得比较多。Q值...
FDR调整后的p值(或也可以叫q值)为0.05意味着在所有的显著检验结果中,5%的显著结果会有假阳性。后者将导致更少的假阳性。还是举差异基因表达的例子,如果我们检验5000个基因,同时我们设置p值0.05为显著性cutoff,根据这个cutoff,我们的结果中假设显示了1000个基因有差异表达,那么意味着在所有5000个基因的结果中,偶然情况...
⼀⽂了解P-value，多重⽐较，FDR和Qvalue的差别 ⾸先交代⼀下⽤来说明这⼏个统计量的例⼦。这⾥会使⽤基因表达作为⼀个例⼦。假设我们有两组细胞：对照组和处理组。我们正在研究基因 A 在处理的条件下是否受到表达或没有表达。每组我们有 12 个重复。我们通常做的是取每组 12 个重复的平均...
q-value是Storey和Tibshirani提出的，它基于p-value分布，能提供一个调整后的FDR估计。减少统计检验次数的方法之一是通过筛选或预处理数据，只对可能重要的部分进行深入分析。总的来说，这些校正方法旨在平衡检验的敏感性和可靠性，确保在大量假设检验中得出的结果更为准确。通过理解这些概念，研究人员能够更...
)的基因做为差异表达基因,这样就能从统计学上保证fdr不超过q。 (4) pFDR 反映了已经在拒绝H0的情况下H0=0的概率。可以认为pFDR是贝叶斯后验p值。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...
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，...
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。
q-value是什么? 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...