p.adjust R语言
时间: 2023-10-09 20:07:45 浏览: 116
p.adjust函数是R语言中的一个统计函数,用于进行多重假设检验的校正。它可以根据不同的校正方法对原始的p-value进行修正,以控制多重比较的错误率。
p.adjust函数的语法如下:
p.adjust(p, method = "holm")
其中,p是一个包含多个未校正的p-value的向量,而method是校正方法的名称。常见的校正方法包括"Holm"、"Bonferroni"、"BH"(Benjamini-Hochberg方法)等。
例如,要对一组未校正的p-value进行Holm校正,可以使用以下代码:
p_values <- c(0.01, 0.05, 0.001)
adjusted_p_values <- p.adjust(p_values, method = "holm")
调用p.adjust函数后,会返回一个修正后的p-value的向量。在上述示例中,adjusted_p_values将包含Holm校正后的p-value值。
相关问题
r语言怎么确定p值和q值
在R语言中,确定p值和q值可以使用不同的函数和方法。以下是其中几种常用的方法:
1. 假设检验:
使用t.test()函数进行单样本或双样本t检验,返回的结果中包含所需的p值。对于单样本t检验,可以使用t.test(x, mu = hypothesized_mean)$p.value来获取p值。对于双样本t检验,可以使用t.test(x, y)$p.value来获取p值。
使用chisq.test()函数进行卡方检验,返回的结果中包含所需的p值。可以使用chisq.test(x, y = NULL)$p.value来获取p值。
使用wilcox.test()函数进行Wilcoxon秩和检验,返回的结果中包含所需的p值。可以使用wilcox.test(x)$p.value来获取p值。
2. 多重比较校正:
使用p.adjust()函数来进行多重比较校正。该函数可以使用不同的方法来计算校正后的p值,如Bonferroni方法、Holm方法等。通过指定method参数来选择校正方法。
例如,p.adjust(p_values, method = "bonferroni")将使用Bonferroni方法对p_values进行校正。
3. 假设选择:
使用qvalue()函数来计算FDR(False Discovery Rate)。该函数会自动进行多重比较校正,并返回所需的q值和pi0值。
例如,res <- qvalue(p_values)$qvalues将计算p_values的q值。
总之,通过适当选择和使用R中的函数,可以方便地确定p值和q值。根据具体问题的需求,选择不同的假设检验方法、多重比较校正方法和假设选择方法来获取所需的结果。
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:
```R
# 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。