Als «false-discovery-rate» getaggte Fragen

Ein erwarteter Bruchteil abgelehnter Nullhypothesen, die fälschlicherweise abgelehnt werden, dh der Bruchteil signifikanter Befunde, die tatsächlich nicht wahr sind. Eine Methode zur Kontrolle des FDR in mehreren Tests ist das Benjamini-Hochberg-Verfahren.

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Die Bedeutung von „positiver Abhängigkeit“ als Bedingung für die Verwendung der für die FDR-Kontrolle üblichen Methode
Benjamini und Hochberg entwickelten die erste (und meines Erachtens immer noch am weitesten verbreitete) Methode zur Kontrolle der Falschentdeckungsrate (FDR). Ich möchte mit einer Reihe von P-Werten beginnen, von denen jeder für einen anderen Vergleich dient, und entscheiden, welche niedrig genug sind, um als "Entdeckung" bezeichnet zu werden, und den …
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Was sind die praktischen Unterschiede zwischen den Falschentdeckungsratenverfahren von Benjamini & Hochberg (1995) und Benjamini & Yekutieli (2001)?
In meinem Statistikprogramm werden sowohl die Verfahren Benjamini & Hochberg (1995) als auch Benjamini & Yekutieli (2001) für die Falschentdeckungsrate (FDR) implementiert. Ich habe mein Bestes getan, um die spätere Abhandlung durchzulesen, aber sie ist ziemlich mathematisch dicht und ich bin nicht sicher, ob ich den Unterschied zwischen den Abläufen …
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Wie sollte ein einzelner Forscher über die Rate falscher Entdeckungen denken?
Ich habe versucht, mir Gedanken darüber zu machen, wie die False Discovery Rate (FDR) die Schlussfolgerungen des einzelnen Forschers beeinflussen sollte. Sollten Sie zum Beispiel Ihre Ergebnisse bei diskontieren, selbst wenn sie bei signifikant sind ? Hinweis: Ich spreche vom FDR im Zusammenhang mit der Untersuchung der Ergebnisse mehrerer Studien …
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Warum werden seit Anbeginn der Zeit nicht auf alle Experimente mehrere Hypothesenkorrekturen angewendet?
Wir wissen, dass wir Benjamini-Hochberg-ähnliche Korrekturen für Mehrfachhypothesentests auf Experimente anwenden müssen, die auf einem einzigen Datensatz basieren, um die Rate falscher Entdeckungen zu kontrollieren. Andernfalls könnten alle Experimente, die ein positives Ergebnis liefern, falsch sein. Aber warum wenden wir dieses Prinzip nicht auf alle Experimente seit Beginn der Zeit …
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Haben unzureichende Studien die Wahrscheinlichkeit von Fehlalarmen erhöht?
Diese Frage wurde schon einmal hier und hier gestellt, aber ich glaube nicht, dass die Antworten die Frage direkt ansprechen. Haben unzureichende Studien die Wahrscheinlichkeit von Fehlalarmen erhöht? Einige Nachrichtenartikel machen diese Behauptung. Zum Beispiel : Geringe statistische Leistung ist eine schlechte Nachricht. In Studien mit unzureichender Leistung werden eher …
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FPR (False Positive Rate) vs FDR (False Discovery Rate)
Das folgende Zitat stammt aus dem berühmten Forschungsbericht Statistical Meaning für genomweite Studien von Storey & Tibshirani (2003): Zum Beispiel bedeutet eine falsch-positive Rate von 5%, dass im Durchschnitt 5% der wirklich null Merkmale in der Studie als signifikant bezeichnet werden. Eine FDR (False Discovery Rate) von 5% bedeutet, dass …
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Verwechslung mit falscher Entdeckungsrate und mehrfachen Tests (auf Colquhoun 2014)
Ich habe diesen großartigen Artikel von David Colquhoun gelesen: Eine Untersuchung der Rate falscher Entdeckungen und der Fehlinterpretation von p-Werten (2014). Im Wesentlichen erklärt er, warum die Rate falscher Entdeckungen (FDR) bis zu betragen kann, obwohl wir den Fehler vom Typ I mit kontrollieren .α = 0,0530 %30%30\%α = 0,05α=0.05\alpha=0.05 …
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Klartextbedeutung von "abhängigen" und "unabhängigen" Tests in der Literatur zu Mehrfachvergleichen?
Sowohl in der Literatur zur familienbezogenen Fehlerrate (FWER) als auch zur Falschentdeckungsrate (FDR) gelten bestimmte Methoden zur Steuerung von FWER oder FDR als geeignet für abhängige oder unabhängige Tests. Zum Beispiel schrieb Holm 1979 in dem Aufsatz "Ein einfaches sequentiell rejektives Mehrfachtestverfahren", um seine Step-up-Šidák-Methode mit seiner Step-up-Bonferroni-Kontrollmethode zu vergleichen: …
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Was ist die Intuition hinter austauschbaren Proben unter der Nullhypothese?
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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Wie lautet die Formel für den Benjamini-Hochberg-bereinigten p-Wert?
Ich verstehe das Verfahren und was es steuert. Wie lautet also die Formel für den angepassten p-Wert in der BH-Prozedur für Mehrfachvergleiche? In diesem Moment wurde mir klar, dass das ursprüngliche BH keine angepassten p-Werte produziert, sondern nur die (nicht-) Ablehnungsbedingung angepasst hat: https://www.jstor.org/stable/2346101 . Gordon Smyth hat 2002 ohnehin …
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Benjamini-Hochberg-Abhängigkeitsannahmen gerechtfertigt?
Ich habe einen Datensatz, in dem ich auf signifikante Unterschiede zwischen drei Populationen in Bezug auf etwa 50 verschiedene Variablen teste. Ich mache dies einerseits mit Kruskal-Wallis-Tests und andererseits mit Likelihood-Ratio-Tests für verschachtelte GLM-Modellanpassungen (mit und ohne Population als unabhängige Variable). Als Ergebnis habe ich einerseits eine Liste von Kruskal-Wallis- …
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Steuern der Rate falscher Entdeckungen in Stufen
Ich habe eine dreidimensionale Tabelle der Größe . Jede Zelle der Tabelle ist ein Hypothesentest. Das Schneiden der Tabelle in der dritten Dimension erzeugt Sätze von Hypothesentests, die zwischen Sätzen unabhängig, aber innerhalb von Sätzen abhängig sind. Ursprünglich dachte ich, ich könnte die Rate falscher Entdeckungen mit dem Benjamini-Hochberg-Verfahren bei …
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