MATLAB实现多重比较p值调整工具-FakeNMC/pval_adjust

资源摘要信息:"fakenmc/pval_adjust:调整多重比较的 p 值-matlab开发" 知识点详细说明: 1. MATLAB/Octave 函数：该资源提供了一个用于调整多重比较 p 值的函数，适用于 MATLAB 和 Octave 两种计算环境。MATLAB（矩阵实验室）是一种用于数值计算、可视化以及编程的高级语言和交互式环境，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。Octave 是一个与 MATLAB 具有较高兼容性的免费软件包，它的语法和函数与 MATLAB 非常相似。 2. p值的多重比较调整：在统计学中，进行多个假设检验时，单个检验的显著性水平（例如α=0.05）可能会因为多重比较而增加整体的错误发现率。为了校正这种现象，需要对各个检验的 p 值进行调整。这个调整过程被称为多重比较校正，其目的是控制多重比较的总体第一类错误率。 3. 多重比较校正方法：该函数支持多种调整方法，包括： - Holm：Holm 的步骤下界方法，是一种用于校正 p 值的逐次步骤方法。 - Hochberg：Hochberg 的上界方法，与 Holm 类似，但使用不同的步骤顺序。 - Hommel：Hommel 方法，一种更复杂的校正方法，适用于小样本和大样本。 - Bonferroni：Bonferroni 校正，通过将原始 p 值乘以比较次数进行校正。 - BH：Benjamini-Hochberg 程序，也称为 FDR（假发现率）控制方法，旨在降低发现率到指定的水平。 - BY：Benjamini-Yekutieli 方法，类似于 BH 方法，但更适合在不同假设检验间存在相关性时使用。 - fdr：假发现率（False Discovery Rate）控制方法，通常指 BH 方法。 - Sidak：Šidák 校正，一种更为保守的校正方法，基于概率的乘积。 - 无：不执行任何校正方法，保持原始的 p 值。 4. p.adjust R 函数：该资源是 R 语言中 p.adjust 函数的 MATLAB/Octave 版本实现。R 是一种用于统计分析、图形表示和报告的语言和环境。R 中的 p.adjust 函数也提供了多种 p 值调整方法，该资源提供了与 R 中类似功能的函数，但略有差异，例如不处理缺失值，并增加了 Šidák 校正方法。 5. Šidák校正方法：Šidák 校正是一种基于概率的校正方法，用于多重假设检验的 p 值调整。该方法假设检验是独立的，并通过调整每个比较的显著性水平来控制整体的错误发现率。该方法比 Bonferroni 方法相对宽松一些，尤其在独立性假设成立时效率更高。 6. 引用提示：该资源强调，如果在研究中使用了该脚本，则应引用相关的学术论文。这显示了科研领域的学术诚信，即对原创研究的尊重以及对贡献者工作的认可。 7. 文件压缩包子包：资源以 github_repo.zip 文件的形式提供，意味着用户需要解压缩文件以获取完整的函数代码及其相关文件。在使用之前，用户应确认压缩包中包含的内容，比如函数的 MATLAB 或 Octave 源代码文件，可能还包括使用示例、文档说明等。 在实际应用中，研究人员或数据分析师可以根据自己的研究设计和数据特点，选择合适的多重比较校正方法，使用该资源提供的函数对 p 值进行校正。这将有助于他们更准确地解释统计结果，并减少因多重比较而带来的误导性结论。