谈一谈两种常用的多重比较校正方法

发布网友发布时间：2024-08-19 04:00

共1个回答

热心网友时间：2024-08-29 00:38

在统计分析中，处理多重比较校正问题至关重要。本文主要关注Bonferroni和False Discovery Rate (FDR)两种校正策略，特别是后者，由于其广泛应用，本文通过实例深入剖析了FDR校正的原理，并提供了相关Matlab代码。校正的必要性在于，频繁的单次检验可能导致假阳性率显著增加，因此需要对多个检验结果进行调整。

首先，Bonferroni方法简单明了，通过将单次显著性水平除以比较次数来调整p值，但当比较次数多时，其p值往往会变得过于严格。而FDR校正，尤其是BH法，更适用于大规模比较，其原理涉及重新排序p值，计算校正前的FDR值，并进行适当调整，确保整个过程的假发现率可控。

例如，假设我们有p值序列[0.01, 0.005, 0.03, 0.03, 0.02, 0.04, 0.05]，通过BH法的步骤，我们计算出校正后的FDR值，如FDR=[0.0350, 0.0350, 0.0420, 0.0420, 0.0420, 0.0467, 0.0500]。这表明，即使在多重比较下，这些p值仍然保持显著性。

总之，本文通过实例演示了FDR校正的实施，强调了在处理多重比较时，根据具体情况选择合适的校正方法的重要性。