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校正后的fdr值。(DESeq2中返回的padj也是用BH方法控制的FDR) q-value是什么? q-value是Storey和Tibshirani提出的基于p-value分布的FDR计量方法,具体见什么,你算出的P-value看...
这里可以看出P-value>0.05，所以得出结论，认为原假设成立，两组数据相等。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(pva...
将所有p.value直接用p.adjust中的'BH’方法进行校正,head展示前六个结果,可以看出得到的结果与topTable一致; 仅将第一个p.value用p.adjust中的'BH’方法进行校正,得到的结果其实与p.value一致; 综上: 在多重检验的时候,需要对p值进行校正; FDR(Benjamini and Hochberg(BH))是p值的校正方法之一;(所以,统计学...
多重检验中的FDR错误控制方法和p-value的校正及Bonferroni校正.doc,多重检验中的FDR错误控制方法与p-value的校正及Bonferroni校正 数据分析中常碰见多重检验问题 (multiple testing).Benjamini于1995年提出一种方法,通过控制FDR(False Discovery Rate)来决定P值的域值. 假设
背景：为解决pvalue存在的多重比较问题而引入。方法：包括Bonferroni校正和FDR校正等。Bonferroni校正通过调整p值阈值减少假阳性，但可能误判真实阳性；FDR校正更注重控制假阳性与真阳性比例。qvalue：定义：FDR校正后的p值，由Storey方法计算得到。应用场景：在基因富集分析中，如R包clusterProfiler的enrichKEGG...
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校正后的fdr值。(DESeq2中返回的padj也是用BH方法控制的FDR) q-value是什么? q-value是Storey和Tibshirani提出的基于p-value分布的FDR计量方法,具体见什么,你算出的P-value看...
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...
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...
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校正后的fdr值。(DESeq2中返回的padj也是用BH方法控制的FDR) q-value是什么? q-value是Storey和Tibshirani提出的基于p-value分布的FDR计量方法,具体见什么,你算出的P-value看...
In contrast p-value of .3 is generally unacceptabe in any circumstance. Meanwhile an FDR of as high as .5 or even higher might be quite meaningful. 计算方法请参考: http://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/p.adjust.html > p<-c(0.0003,0.0001,0.02) > p [1] 3e-04...