Hypergeometric distribution can be used to test for enrichment of a biologically relevant category. Given the 2x2 table, work out the adjusted P value using the Hypergeometric distribution
时间: 2024-03-07 18:49:38 浏览: 19
当我们想要测试一个给定的类别是否富集在一个测试集中时,通常可以使用超几何分布来进行检验。超几何分布是一种离散概率分布,它描述了从一个有限种群中随机抽取固定数量的样本,其中包含有一个特定类别的样本的数量的分布。在这种情况下,我们可以使用超几何分布来计算在一个测试集中观察到给定类别的数量的概率,假设该测试集是从一个更大的总体中随机抽取的。
以下是一个使用Python计算超几何分布调整P值的示例代码,假设我们有一个2x2列联表,其中包含了我们想要测试的类别和另一个类别在两个不同的组中的数量:
```python
from scipy.stats import hypergeom
# 填写2x2列联表
a = 15 # 在测试组中属于我们想要测试的类别的样本数量
b = 85 # 在测试组中不属于我们想要测试的类别的样本数量
c = 5 # 在对照组中属于我们想要测试的类别的样本数量
d = 95 # 在对照组中不属于我们想要测试的类别的样本数量
# 计算超几何分布调整P值
M = a + b + c + d # 总体大小
N = a + c # 属于我们想要测试的类别的样本总数
n = a + b # 在测试组中的样本总数
k = min(a, c) # 在测试组中属于我们想要测试的类别的样本数量的最小值
p_value = hypergeom.sf(k-1, M, N, n) # 计算单尾P值
adjusted_p_value = p_value * 2 # 双尾P值 = 单尾P值 * 2
print(f"Adjusted P value: {adjusted_p_value:.4f}")
```
在上面的代码中,我们使用了`scipy.stats`库中的`hypergeom`函数来计算超几何分布的P值。我们首先定义了2x2列联表中每个单元格的计数,然后使用这些计数计算超几何分布调整P值。具体而言,我们计算了属于我们想要测试的类别的样本数量的最小值,然后使用`hypergeom.sf()`函数计算在给定总体大小、属于我们想要测试的类别的样本总数、在测试组中的样本总数和计算出的最小值下,观察到给定数量或更少的属于我们想要测试的类别的样本的概率。最后,我们将计算出的单尾P值乘以2以计算双尾P值。