p-value:假设检验中,p值测量的是在H0(null hypothesis, 也可以叫原假设)为真的条件下,获得某些小概率观察结果的概率。p值越小,代表在H0为真的前提下,获得观察结果的概率越小,那么这样从客观侧面也就是告诉我们可能需要否定H0假设而去接受H1(alternative hypothesis,也可以叫备选假设。p值通常取0.05 p-value用于...
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...
这种时候我们就需要对p-value进行校正,校正的流程这里不细说了,我们可以简单理解为,p-adjust是用来判断p-value是否可信的一个参数,它来自于p-value,但是相对于p-value可信度更高。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...
在统计分析中，p-value、p-adjust和q-value是三个关键概念，它们在检验假设和控制错误率中扮演重要角色。p-value是一个在假设检验中使用的统计量，它衡量在原假设（H0）成立的前提下，观察到特定结果的概率。当p值小于预先设定的阈值（如0.05），这暗示观察结果可能不支持H0，倾向于接受备选假设（H1...
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:多重假设...
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...
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...
P-value和Q-value都是分布在[0,1]范围内的实数。 从P-value列表计算得到Q-value列表的统计模型有很多(参考R语言中p.adjust函数)。 P-value列表计算得到Q-value后,各个元素的大小排序不发生改变(不考虑相等的情况)。 相对于P-value列表中的对应元素的p值,其q值只会变大(或不变),不会变小(但不会超过1)。
p-value&q-value&FDR P-value 的计算方式 1) P-value 是 (在H0 = true的情况下)得到和试验数据一样极端(或更极端)的统计量的概率. 它不是H1发生的概率. 假定吃苹果的一组和不吃苹果的一组的差异为D, P-value=0.2的意思是, pure randomly (即H0=true)的情况下, 观察到和D一样或比D更大的差异的...
一般GO富集分析后会看到这样的表格，第一列表示GO的三个levels，ID表示 GO数据库ID，Decription：表示该GO term的功能描述，GeneRAatio：富集到该term里的差异基因数/全部差异基因数，BgRatio：该term的全部基因数/该物种全部有GO注释信息的基因数，pvalue是p值，p.adjust表示矫校正过的p值，qvalue是q值，geneID...