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...
P-Value是假设检验中假设零假设为真时观测到至少与实际观测样本相同的样本的概率。 很小的p值说明在零假设下观测极端结果的发生概率很小。如果p值很小,说明发生和原假设相同情况的概率很小。而如果出现了,根据小概率原理,就有理由拒绝原假设p值越小,拒绝原假设的理由越充分 可以理解为p值代表原假设结果可重复出现...
首先可以看到在低p-value处也有一些原假设 (H0),因此不可以简单的说所有p-value<0.05的都是显著的,否则就会获得一些假阳性结果。而且一些备择假设 (H1)的p-value也比较高,这些就是不能通过本次统计检验方法获得的阳性结果,也称为假阴性结果。 多重假设检验校正就是确定显著性的合理阈值。 那么怎么判断多少假设...
0. 单个假设检验中主要依靠p值(或统计量t)做出是否拒绝零假设H0的决定:p-value和预先设定的检验水准alpha做对比,如果p-value小于等于alpha,拒绝原假设,否则不拒绝原假设。 1.p-value:表征了在原假设成立的条件下,重复进行当前的试验,获得现有统计量t及其更极端情况的概率。
Bonferroni 校正法可以称作是“最简单粗暴有效”的校正方法,如果对P-value的要求非常严格,即非常小的P-value才能通过检验,发生I类错误的概率自然就降低了,也就是说它拒绝了所有的假阳性结果发生的可能性,通过对P值的阈值进行校正来实现消除假阳性结果。因此,Bonferroni的计算公式也是非常简单的: ...
如果这个P值很小，但是它这个事件却真实发生了，我们就有理由怀疑前面的假设是错误的。当然你也可以拿9次、10次大的概率相加得到一个P-value。P值不一样，我们推翻前面假设的信心也不一样。P值越小的事件发生，我们推翻假设的信心越强。如果P<0.01，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。如果0.01<P值...
P-value值实际就是指的概率值,用它检验时要根据假设检验的实际情况. 如果题目给出一个要求,而P-value值你已经知道,一般可以用它与阿尔法值比较做检验.结果一 题目 假设检验中什么时候用P-value值检验啊 答案 P-value值实际就是指的概率值,用它检验时要根据假设检验的实际情况.如果题目给出一个要求,而P-value...
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...
在掷硬币的例子中，计算p-value可以帮助我们判断某个特定结果是否在零假设下具有显著性。例如，掷两次硬币，同时得到两个正面，p值为0.5，未能拒绝零假设。而在掷五枚硬币中，四个正面一个反面的情况，即使原假设是特殊分布，计算的p值可能小于0.05，从而拒绝零假设。在身高数据的比较中，原假设为数据...