Una frazione attesa di ipotesi nulle rifiutate che sono erroneamente rifiutate, ovvero la frazione di risultati significativi che in realtà non sono vere. Un metodo per controllare FDR in più test è la procedura Benjamini-Hochberg.
Benjamini e Hochberg hanno sviluppato il primo (e ancora più ampiamente usato, credo) metodo per controllare il tasso di scoperta falsa (FDR). Voglio iniziare con un gruppo di valori P, ciascuno per un confronto diverso, e decidere quali sono abbastanza bassi da essere chiamati una "scoperta", controllando l'FDR su un …
Il mio programma statistico implementa sia le procedure del tasso di falsa scoperta (FDR) Benjamini & Hochberg (1995) sia Benjamini & Yekutieli (2001). Ho fatto del mio meglio per leggere l'articolo successivo, ma è abbastanza matematicamente denso e non sono ragionevolmente certo di capire la differenza tra le procedure. Dal …
Ho cercato di capire come il False Discovery Rate (FDR) dovrebbe informare le conclusioni del singolo ricercatore. Ad esempio, se il tuo studio è sottodimensionato, dovresti scartare i risultati anche se sono significativi a α=.05α=.05\alpha = .05 ? Nota: sto parlando della FDR nel contesto dell'esame dei risultati di più …
Sappiamo che dobbiamo applicare correzioni tipo Benjamini Hochberg per test di ipotesi multiple su esperimenti basati su un singolo set di dati, al fine di controllare il tasso di scoperta falsa, altrimenti tutti gli esperimenti che danno un risultato positivo potrebbero essere falsi. Ma perché non applichiamo questo stesso principio …
Questa domanda è stata posta prima qui e qui, ma non credo che le risposte rispondano direttamente alla domanda. Gli studi sottodimensionati hanno aumentato la probabilità di falsi positivi? Alcuni articoli di notizie fanno questa affermazione. Per esempio : Il basso potere statistico è una cattiva notizia. Gli studi sottodimensionati …
La seguente citazione proviene dal famoso documento di ricerca Significato statistico per gli studi su tutto il genoma di Storey & Tibshirani (2003): Ad esempio, un tasso di falsi positivi del 5% significa che in media il 5% delle caratteristiche veramente nulle nello studio sarà chiamato significativo. Un FDR (False …
Ho letto questo fantastico articolo di David Colquhoun: un'indagine sul tasso di false scoperte e sull'errata interpretazione dei valori p (2014). In sostanza, spiega perché il tasso di rilevamento falso (FDR) può raggiungere il anche se controlliamo l'errore di tipo I con α = 0,05 .30%30%30\%α=0.05α=0.05\alpha=0.05 Tuttavia, sono ancora confuso …
Sia nella letteratura sulla percentuale di errori a livello familiare (FWER) che sulla percentuale di scoperta falsa (FDR), si dice che particolari metodi di controllo della FWER o della FDR siano appropriati per test dipendenti o indipendenti. Ad esempio, nel documento del 1979 "Una semplice procedura di prova multipla in …
Ho letto che il controllo della FDR è meno rigoroso del controllo della FWER, come in Wikipedia : Le procedure di controllo della FDR esercitano un controllo meno rigoroso sulla scoperta di falsi rispetto alle procedure di tasso di errore a livello familiare (FWER) (come la correzione Bonferroni). Ciò aumenta …
I test di permutazione (chiamati anche test di randomizzazione, test di ri-randomizzazione o test esatto) sono molto utili e sono utili quando l'assunzione della distribuzione normale richiesta da per esempio t-testnon è soddisfatta e quando la trasformazione dei valori per classifica del test non parametrici come Mann-Whitney-U-testquesto porterebbero alla perdita …
C'è un modo semplice per spiegare perché la procedura di Benjamini e Hochberg (1995) controlla effettivamente il tasso di scoperta falsa (FDR)? Questa procedura è così elegante e compatta, eppure la prova del perché funziona in modo indipendente (che appare nell'appendice del loro documento del 1995 ) non è molto …
Capisco la procedura e ciò che controlla. Quindi qual è la formula per il valore p corretto nella procedura BH per confronti multipli? Proprio ora ho capito che il BH originale non produceva valori p regolati, ma solo le condizioni di (non) rifiuto: https://www.jstor.org/stable/2346101 . Gordon Smyth ha introdotto comunque …
Ho un set di dati in cui collaudo differenze significative tra tre popolazioni rispetto a circa 50 variabili diverse. Lo faccio usando i test di Kruskal-Wallis, da un lato, e dai test del rapporto di verosimiglianza degli adattamenti del modello GLM nidificato (con e senza popolazione come variabile indipendente), dall'altro. …
Ho una tabella tridimensionale di dimensioni . Ogni cella della tabella è un test di ipotesi. Affettare la tabella sulla terza dimensione produce serie di test di ipotesi che sono indipendenti tra serie ma dipendenti all'interno di serie. Inizialmente pensavo di poter semplicemente controllare il tasso di falsa scoperta usando …
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