안녕하세요, JMP 커뮤니티 여러분!
제가 기억하는 한, 저는 다중 검정을 고려하기 위해 벤자미니-호흐베르크 FDR 계산의 근사치를 사용해 왔습니다.
> 명목 P 값의 정렬된 목록(작은 값에서 큰 값 순)에서 : BH p Val = Nom P Val * N Row()/Row ()
하지만 저는 이 접근 방식에 몇 가지 한계가 있다는 것을 알고 있습니다.
- 명목 p값이 클 경우, 위에서 설명한 공식은 1보다 큰 값을 반환합니다 (큰 차이는 아니지만 무언가 잘못되었음을 나타냅니다).
- 명목 p값이 같거나 매우 근접한 경우, 공식이 약간 다른 값을 반환하는데, 이는 바람직하지 않다고 생각합니다.
그렇다면 FDR을 계산하는 더 나은 방법이 있을까요?
도와주셔서 감사합니다.
최상의,
TS
안녕하세요 JMP 커뮤니티입니다.
약간의 파고를 통해 JMP의 John Sall이 개발한 FDR p 값을 올바르게 계산하는 Add-In을 찾을 수 있었습니다. 거짓 발견 비율 PValue
최고,
TS
