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False Discovery Rate（Benjamini-Hochberg）は、通常、数百のテストを使用した遺伝子研究などの「ビッグデータ」で使用されます。しかし、それは少数のテストでも使用できますか？たとえば、2つのグループ（男性と女性）の結果を、たとえば10〜20の異なるアンケートで調べます。これらの場合、FDR手順は価値/意味/能力を失いますか？

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少し奇妙な質問です。今日の私の4年目の生物統計学のクラスでは、複数のテスト補正を使用する場合と使用しない場合について話し合い、教授はオフハンドでコメントしました。彼は統計を始めて以来、これまでに行ったすべてのテストを修正しないのはなぜかと尋ねました。それらはすべて（ほとんど）独立しており、結果を観察するたびに偽陽性を引き出す確率が高まるからです。彼はその後それを笑い飛ばしましたが、なぜ私たちはこれをしないのですか？明らかにばかげているので、私たちがすべきだと言っているわけではありませんが、テストの修正に関しては、どれほど遠すぎるのでしょうか。 単純化のためにalpha = 0.05と仮定し、各テストA、B、Cはいかなる種類の依存関係も持た​​ず、独立していると言います。私が座ってA、B、Cをテストする場合、それらがTテストかどうかに関係なく、0.95を3の累乗で計算しているため、明らかに複数の補正を調整する必要があり、偽陽性の空ロケットを取得する可能性があります。ただし、A、B、Cを異なる手順のコンテキスト内で異なる日に実行し、それらから異なる結果を引き出した場合、これは以前の状況とどう違うのですか？私たちはまだ3つのテストを観察しています。それらはまだ独立しています。 私が達成しようとしているのは、複数のテスト修正をやめると言う論理的な境界です。1つのテストファミリに対してのみ行うべきか、それとも論文全体に対して行うべきか、これまでに実行したすべてのテストに対して行うべきか？複数のテスト修正を使用する方法を理解し、FDR / Bonferonniを使用するいつも仕事中。このコンセプトは、私の頭の中をぐるぐる回っていました。 お時間をいただきありがとうございます。 編集：より最近の質問で、この問題の詳細な議論があります。

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でhttp://surveyanalysis.org/wiki/Multiple_Comparisons_(Post_Hoc_Testing）それは述べて たとえば、p値が0.05であり、それが有意であると結論付けた場合、誤った発見の確率は、定義により、0.05です。 私の質問：私は常に、誤った発見はタイプIのエラーであると常に考えていました。これは、ほとんどのテストで選択された有意水準と同じです。P値は、サンプルから計算された値です。確かに、ウィキペディアは述べています p値は、ネイマンピアソンアプローチの有意水準またはタイプIエラー率[誤検知率] と混同しないでください。 "αα\alpha では、なぜリンクされた記事はタイプIのエラー率がp値によって与えられると主張しているのですか？

8 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  false-discovery-rate  type-i-and-ii-errors 

少数のサンプルと多数の変数を含むデータセットがあります。各変数に対して仮説検定（T検定）を実行し、p値の数を取得しました。ただし、変数は相互に相関しており、FDR補正（ベンジャミニーホッホベルク法）は、テストが独立しているか、または正の回帰に依存していることを前提としています。 ~~ BY（2001）の論文（http://projecteuclid.org/euclid.aos/1013699998）から、BYは、BHプロシージャが変数が独立しているか、相互に正の回帰に依存しているデータセットでもうまく機能することを証明しているように思えます。しかし、彼らはまた、BH手続きがうまく機能しない依存関係の他の形式があるかもしれないと述べました。Yはhttp://www.math.tau.ac.il/~yekutiel/papers/JSPI%20--%20Dani.pdfから、BHプロシージャをBYプロシージャに拡張して、非正の回帰依存の状況に対応しています。私の質問は、正の回帰依存とは何であり、非正の回帰依存とは何ですか？いくつかの例が非常に役立ちます。

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