Uma fração esperada de hipóteses nulas rejeitadas que são falsamente rejeitadas, ou seja, a fração de descobertas significativas que realmente não são verdadeiras. Um método para controlar o FDR em testes múltiplos é o procedimento de Benjamini-Hochberg.
Benjamini e Hochberg desenvolveram o primeiro (e ainda mais utilizado, eu acho) método para controlar a taxa de falsas descobertas (FDR). Quero começar com um monte de valores P, cada um para uma comparação diferente, e decidir quais são baixos o suficiente para serem chamados de "descoberta",...
Meu programa de estatística implementa os procedimentos de Benjamini & Hochberg (1995) e Benjamini & Yekutieli (2001) taxa de descoberta falsa (FDR). Fiz o possível para ler o artigo posterior, mas ele é matematicamente denso e não estou razoavelmente certo de que entendo a diferença entre...
Eu tenho tentado entender como a Taxa de Falsas Descobertas (FDR) deve informar as conclusões de cada pesquisador. Por exemplo, se seu estudo estiver com pouca potência, você deve descontar seus resultados mesmo que sejam significativos em ? Nota: Eu estou falando sobre o FDR no contexto de...
Sabemos que devemos aplicar correções do tipo Benjamini Hochberg para testes de múltiplas hipóteses a experimentos com base em um único conjunto de dados, a fim de controlar a taxa de falsas descobertas, caso contrário, todos os experimentos que dão um resultado positivo podem ser falsos. Mas por...
Esta pergunta foi feita antes aqui e aqui, mas não acho que as respostas abordem a questão diretamente. Os estudos com pouca capacidade aumentam a probabilidade de falsos positivos? Alguns artigos de notícias fazem essa afirmação. Por exemplo : Baixo poder estatístico é uma má notícia. Estudos...
A citação a seguir vem do famoso artigo de pesquisa Estatística significativa para estudos genômicos de Storey & Tibshirani (2003): Por exemplo, uma taxa de falso positivo de 5% significa que, em média, 5% dos recursos verdadeiramente nulos no estudo serão considerados significativos. Um FDR...
Eu li este excelente artigo de David Colquhoun: Uma investigação sobre a taxa de falsas descobertas e a má interpretação dos valores-p (2014). Em essência, ele explica por que a taxa de falsas descobertas (FDR) pode chegar a , apesar de controlarmos o erro do tipo I com30 %30%30\% .α =...
Tanto na literatura sobre a taxa de erro familiar (FWER) quanto na taxa de falsas descobertas (FDR), métodos particulares de controle da FWER ou FDR são considerados apropriados para testes dependentes ou independentes. Por exemplo, no artigo de 1979 "Um procedimento simples de teste múltiplo...
Eu li que controlar o FDR é menos rigoroso do que controlar o FWER, como na Wikipedia : Os procedimentos de controle de FDR exercem um controle menos rigoroso sobre a descoberta falsa em comparação com os procedimentos da taxa de erro familiar (FWER) (como a correção de Bonferroni). Isso aumenta...
Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste...
Eu entendo o procedimento e o que ele controla. Então, qual é a fórmula para o valor de p ajustado no procedimento BH para comparações múltiplas? Só agora eu percebi que o BH original não produzia valores p ajustados, apenas ajustava a condição de (não) rejeição:
Existe uma maneira simples de explicar por que o procedimento de Benjamini e Hochberg (1995) realmente controla a taxa de descoberta falsa (FDR)? Esse procedimento é tão elegante e compacto e, no entanto, a prova do porquê ele funciona sob independência (aparecendo no apêndice do artigo de 1995 )...
Alguém pode explicar como os procedimentos de FDR são capazes de estimar um FDR sem um modelo / suposição da taxa básica de verdadeiros positivos?
Eu tenho uma tabela tridimensional de tamanho . Cada célula da tabela é um teste de hipótese. Dividir a tabela na terceira dimensão produz 81 conjuntos de testes de hipóteses que são independentes entre os conjuntos, mas dependem dos mesmos. Originalmente, eu pensava que poderia controlar a taxa de...
Eu tenho um conjunto de dados em que testo diferenças significativas entre três populações com relação a cerca de 50 variáveis diferentes. Faço isso usando os testes de Kruskal-Wallis, por um lado, e por testes de razão de verossimilhança do modelo GLM aninhado (por e sem população como uma...
Um pouco de uma pergunta estranha. Na minha aula de bioestatística do quarto ano de hoje, estávamos discutindo quando e quando não usar a correção de testes múltiplos, e o professor fez um comentário imediato. Ele perguntou por que não corrigimos todos os testes que já fizemos desde que começamos a...
Em http://surveyanalysis.org/wiki/Multiple_Comparisons_(Post_Hoc_Testing) , afirma Por exemplo, se tivermos um valor p de 0,05 e concluirmos que é significativo, a probabilidade de uma descoberta falsa é, por definição, 0,05. Minha pergunta: sempre achei que a descoberta falsa é um erro do...
A taxa de descoberta falsa (Benjamini-Hochberg) é normalmente usada em 'Big Data', como estudos genéticos usando centenas de testes. Mas também pode ser usado em números menores de testes? Por exemplo, observando os resultados de dois grupos (homens versus mulheres) em, digamos, 10 a 20...
Eu tenho um conjunto de dados com pequeno número de amostras e grande número de variáveis. Fiz o teste de hipóteses (teste T) em cada uma das variáveis e obtive vários valores de p. No entanto, as variáveis estão correlacionadas entre si e a correção de FDR (procedimento de Benjamini-Hochberg)...