R语言如何进行两组均值的FDR矫正

在R语言中，进行两组均值的FDR（False Discovery Rate）矫正可以使用多种方法，其中一种常用的方法是Benjamini-Hochberg方法。下面是使用Benjamini-Hochberg方法进行FDR矫正的步骤：

1. 首先，你需要计算两组数据的均值差异。假设你有两个向量x和y，分别表示两组数据的取值。

2. 使用t.test函数进行两组均值的t检验，得到每个变量的p值。假设你的数据符合正态分布，可以使用t.test(x, y)函数进行t检验。

3. 将得到的p值按照升序排列。

4. 计算每个p值对应的FDR校正的阈值。可以使用p.adjust函数进行FDR校正，其中method参数设置为"BH"表示使用Benjamini-Hochberg方法。

   p_values <- t.test(x, y)$p.value
   fdr_threshold <- p.adjust(p_values, method = "BH")

5. 根据FDR校正的阈值，判断哪些p值小于等于阈值，这些p值对应的差异是显著的。

   significant_indices <- which(p_values <= fdr_threshold)
   significant_differences <- x[significant_indices] - y[significant_indices]

以上就是使用R语言进行两组均值的FDR矫正的步骤。

相关问题

R语言如何做FDR矫正

在R语言中，可以使用p.adjust函数来进行FDR（False Discovery Rate）矫正。FDR矫正用于多重假设检验中的p值校正，以控制错误发现率。

下面是使用p.adjust函数进行FDR矫正的示例代码：

# 假设你已经计算得到一组原始的p值，保存在一个向量中
p_values <- c(0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05)

# 使用p.adjust函数进行FDR矫正，默认情况下采用Benjamini-Hochberg方法
fdr_adjusted <- p.adjust(p_values, method = "BH")

# 输出矫正后的p值
print(fdr_adjusted)

在上述代码中，p.adjust函数的第一个参数是原始的p值向量，第二个参数method用于指定使用的矫正方法。"BH"表示采用Benjamini-Hochberg方法进行FDR矫正。

输出的fdr_adjusted即为经过FDR矫正后的p值向量。

fdr矫正 matlab

### 在 MATLAB 中实现 FDR 校正

#### 使用内置函数 `mafdr`

MATLAB 提供了一个名为 `mafdr` 的内置函数来执行 FDR 控制。此函数主要用于微阵列数据分析，但也适用于其他类型的多假设检验场景[^3]。

% 假设 pvals 是一个包含多个p值的向量
[pFDR, qValues] = mafdr(pvals);

上述代码返回两个变量：

- `pFDR`: 经过 FDR 校正后的 p 值。
- `qValues`: 对应于每个原始 p 值的 Q 值 (即最小的 FDR 阈值，在该阈值下原假设可以被拒绝)。

#### 手动实现 Benjamini-Hochberg 方法

如果希望更灵活地控制过程或理解内部机制，则可以通过手动编写 BH 法来进行 FDR 校正:

function [fdr_corrected_pvalues] = bh_fdr_correction(p_values, alpha)
    % Sort the p-values and keep track of original indices.
    [~, idx] = sort(p_values); 
    sorted_p_values = p_values(idx);

    n = length(sorted_p_values);
    
    % Calculate critical values based on rank position.
    ranks = 1:n;
    crit_vals = (ranks / n) * alpha;

    % Find largest i such that P(i)<=i/m*alpha where m is total number of tests.
    max_i = find(sorted_p_values <= crit_vals, 1, 'last');

    if isempty(max_i)
        fdr_corrected_pvalues = ones(size(p_values)); % No significant results found.
    else
        threshold = sorted_p_values(max_i);
        
        % Apply correction to all p-values.
        corrected_sorted_p_values = min([sorted_p_values ./ ((1:n)' / n), ones(n, 1)], [], 2);
        
        % Restore order according to input vector.
        [~, inv_idx] = sort(idx);
        fdr_corrected_pvalues = corrected_sorted_p_values(inv_idx);
    end
    
end

这段自定义代码实现了经典的 Benjamini 和 Hochberg 提出的线性逐步方法用于控制错误发现率[FDR][^2]。