タグ付けされた質問 「bonferroni」

同じ薬剤に対する患者の反応を調べた2つの研究があります。研究1では、バックグラウンドを超えて発現する10,000の遺伝子が見つかり、そのうちの500の遺伝子は異なって発現され、薬物応答シグネチャと呼ばれています。研究2では、薬物応答の特徴を表す1,000の遺伝子が見つかりました。2つの署名の重複は100遺伝子です。 署名間のオーバーラップの統計的有意性を計算したい。私が正しく理解している場合、それを行う1つの方法（ここの投稿に基づく：RNA seqとChLPチップデータセットの間の遺伝子リスト重複の確率の計算およびここ：リストの重複確率を取得するためのRのphyperの使用）phyper()： > overlap <- 100 > list1 <- 500 > totalPop <- 10000 > list2 <- 1000 > > 1-phyper(overlap-1, list1, totalPop-list1, list2) [1] 4.103051e-12 それは合理的に聞こえますか？ Bonferroni補正を適用したい場合は、このp値に比較回数を掛ける必要があります。この場合、比較の数は何に対応しますか？List2？あるいは、保守的な修正を減らすための迅速な方法は何でしょうか（たとえば、Benjamini-Hochberg）。

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実験中に3回評価された10人の参加者の2つのグループがあります。グループ間および3つの評価全体の違いをテストするために、group（コントロール、実験）、time（最初、2、3）、およびを使用して2x3混合設計ANOVAを実行しましたgroup x time。両方timeとgroup有意な相互作用があったほか、重大な結果group x time。 グループメンバーシップに関しても、3回の評価の違いをさらにチェックする方法をよく知りません。実際、最初は、ANOVAのオプションで、ボンフェローニの補正を使用してすべての主要な効果を比較することだけを指定しました。しかし、この方法で、グループを区別せずに、サンプル全体の時間の違いをこのように比較したことに気付きましたね。 したがって、可能な解決策を見つけるためにインターネットでたくさん検索しましたが、結果はほとんどありませんでした。私と同じようなケースは2つしか見つかりませんでしたが、解決策は逆です！ 記事では、混合設計の後、著者らは被験者ごとに1つずつ、2回の反復測定ANOVAを事後的に実行しました。このようにして、2つのグループは修正なしで個別に分析されます。 インターネットのガイドでは、混合ANOVAの実行中に、SPSS構文のCOMPARE(time) ADJ(BONFERRONI)直後にを手動で追加すると述べています/EMMEANS=TABLES(newgroup*time)。このように、3つの時間はグループごとに個別に比較されます。ボンフェローニ補正を使用すると、私は正しいのでしょうか。 どう思いますか？どちらが正しい方法でしょうか？

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で、このブログの記事の著者は同時に分位を推定し、全体の分位数機能をカバーして推定のために同時信頼エンベロープを構築する議論します。彼らはこれをブートストラップしてポイントワイズブートストラップ信頼区間を計算し、多重比較のためにボンフェローニ型補正を適用します。比較は独立していないので、式に従って独立した試行の有効数のようなものを計算します Ne q=N2Σ私、jr （b私、bj）Neq=N2∑i,jr(bi,bj)N_{eq}=\frac{N^2}{\sum_{i,j}r(b_i,b_j)} どこ NNN 推定するポイントの数であり、 r （b私、bj）r(bi,bj)r(b_i,b_j) 間のサンプル相関です 私はトンの時間ithith そして jjjthブートストラップベクトル。 私の質問は、この公式がどこから来たかです。それらはソースへのリンクを提供しますが、ソースにこの式は表示されません。この特定の修正が文献で使用されていることを知っている人はいますか？

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複数のテスト修正が「任意」であり、それらが以下の一貫性のない哲学に基づいていると言われているのはなぜでしょうか。 1つのステートメントの真実性は、他のどの仮説が楽しまれるかに依存します Bonferroniの調整の何が問題になっているのかなどの回答やコメントを参照してください。特に@FrankHarrellと@Bonferroniの間の議論。 （説明を簡単にするために）説明を簡単にするために、2つの（独立した）正規母集団があり、独立しており、標準偏差は既知であるが、手段は不明であると仮定します。（例として）これらの標準偏差がそれぞれであるとしましょう。。σ1=2,σ2=3σ1=2,σ2=3\sigma_1=2, \sigma_2=3 共同テスト 仮説H_0をテストしたいとします：\ mu_1 = 2 \＆\ mu_2 = 2H0:μ1=2&μ2=2H0:μ1=2&μ2=2H_0: \mu_1 = 2 \& \mu_2=2対H_1：\ mu_1 \ ne 2 | \ mu_2 \ ne 2 \ alpha = 0.05のH1:μ1≠2|μ2≠2H1:μ1≠2|μ2≠2H_1: \mu_1 \ne 2 | \mu_2 \ne 2有意水準（記号\＆は「and」を意味し、|は「or」を意味します）。α=0.05α=0.05\alpha=0.05&&\&||| また、最初の母集団からのランダムな結果x1x1x_1と2番目の母集団からのバツ2x2x_2があります。 場合真である最初確率変数及び第1我々は独立性を仮定したようにそれが保持しています確率変数は、。このを検定統計量として使用できます。観測された結果およびについて、が成り立つ場合、を受け入れH0H0H_0バツ1〜N（μ1= 2 、σ1= 2 ）X1∼N(μ1=2,σ1=2)X_1 \sim N(\mu_1=2,\sigma_1=2)バツ2〜N（μ2= 2 、σ2= …

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