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P<0.05就够了？还要校正！校正！3个方法献上 (2017-01-03 17:55:12) 转载 P<0.05就够了？还要校正！校正！3个方法献上 转载 分类： 数理统计
维普中文期刊服务平台，是重庆维普资讯有限公司标准化产品之一，本平台以《中文科技期刊数据库》为数据基础，通过对国内出版发行的15000余种科技期刊、7000万篇期刊全文进行内容组织和引文分析，为高校图书馆、情报所、科研机构及企业用户提供一站式文献服务。
有关卡方检验的一个问题，请大家帮忙！. 谢谢！. 当T<1 , 或者 n < 40, 或做卡方检验后所得的P值接近检验水准a 时，用确切概率（Fisher exact test ）。. 做2×2表卡方检验时，Pearson卡方值下面直接有连续性校正结果（continuity correction），如果有格子1 =<T < 5 …
P值方法是广泛使用的统计手段，但因其自身的缺陷饱受争议。学界对于p值的讨论一直很热烈，有一批科学家就认为，由p值小于0.05推出的结论并不如人们想象中的那么靠谱，需要降低实验中使用的显著性阈值。 谷歌文档里的激烈讨论
P值 P值的描述在论文中也常出现各种问题，一些杂志仅要求在描述P值时给出其判断标准，例如：P<0.05,或non-significant，而多数杂志则要求在论文中报告准确的P值。一般情况下 描述P值时建议不要超过3位小数，例如P=0.0123，可修改为P=0.012。
我们承认，仅一个p值不能揭示关系或效应的合理性、是否存在、真实性或重要性。 但是，禁用p值并不一定能防止研究者对结果的错误推论。 当合理地进行使用时，p值可以对结果进行有价值的描述，当前也可以辅助学术的交流，至少在就如何解读统计效应的新共识达成之前如此。
然后点击确认，P值就求出来了。如果P<0.01，说明这两组数据是极显著差异性 如果0.01<P值<0.05，说明这两组数据是显著差异性 如果P值>0.05，说明这两组数据是非显著差异性 （第一次写经验，希望可以帮助到你们）
那如何校正呢？在此介绍两种方法： Bonferroni 校正法 Bonferroni校正法：如果进行N次检验，那么p值的筛选的阈值设定为p/N。 比如，进行10000次检验的话，如果p值选择为0.05， 那么校正的p值筛选为0.000005。 p值低于此的基因才是显著性差异基因。
假设原始的P值为0.0001，检验次数是5000次，矫正后的p值也就是0.0001X5000=0.5。所以降低检验次数是有必要的。如果是GWAS，即可以在文章中指出由于检验次数太大，矫正后得到的P 值都不显著。
大家耳熟能详的矫正P值有，adjust.p ， q值，以及FDR，他们的作用都是把P值的放大，这样之前那些小于0.05或者0.01的具有统计学显著的基因就不再显著啦，就是把筛选标准严格一点而已。生存分析凭什么不需要矫正P值？
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有关卡方检验的一个问题，请大家帮忙！. 谢谢！. 当T<1 , 或者 n < 40, 或做卡方检验后所得的P值接近检验水准a 时，用确切概率（Fisher exact test ）。. 做2×2表卡方检验时，Pearson卡方值下面直接有连续性校正结果（continuity correction），如果有格子1 =<T < 5 …
P值方法是广泛使用的统计手段，但因其自身的缺陷饱受争议。学界对于p值的讨论一直很热烈，有一批科学家就认为，由p值小于0.05推出的结论并不如人们想象中的那么靠谱，需要降低实验中使用的显著性阈值。 谷歌文档里的激烈讨论
P值 P值的描述在论文中也常出现各种问题，一些杂志仅要求在描述P值时给出其判断标准，例如：P<0.05,或non-significant，而多数杂志则要求在论文中报告准确的P值。一般情况下 描述P值时建议不要超过3位小数，例如P=0.0123，可修改为P=0.012。
我们承认，仅一个p值不能揭示关系或效应的合理性、是否存在、真实性或重要性。 但是，禁用p值并不一定能防止研究者对结果的错误推论。 当合理地进行使用时，p值可以对结果进行有价值的描述，当前也可以辅助学术的交流，至少在就如何解读统计效应的新共识达成之前如此。
然后点击确认，P值就求出来了。如果P<0.01，说明这两组数据是极显著差异性 如果0.01<P值<0.05，说明这两组数据是显著差异性 如果P值>0.05，说明这两组数据是非显著差异性 （第一次写经验，希望可以帮助到你们）
那如何校正呢？在此介绍两种方法： Bonferroni 校正法 Bonferroni校正法：如果进行N次检验，那么p值的筛选的阈值设定为p/N。 比如，进行10000次检验的话，如果p值选择为0.05， 那么校正的p值筛选为0.000005。 p值低于此的基因才是显著性差异基因。
假设原始的P值为0.0001，检验次数是5000次，矫正后的p值也就是0.0001X5000=0.5。所以降低检验次数是有必要的。如果是GWAS，即可以在文章中指出由于检验次数太大，矫正后得到的P 值都不显著。
大家耳熟能详的矫正P值有，adjust.p ， q值，以及FDR，他们的作用都是把P值的放大，这样之前那些小于0.05或者0.01的具有统计学显著的基因就不再显著啦，就是把筛选标准严格一点而已。生存分析凭什么不需要矫正P值？
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