「Yの適合」とXによる「応答スクリーニング」から得られる異なるp値こんにちは：
約 3,000 個の遺伝子 (変数) について、3 つのグループ/条件 (グループ 1: 5 個の観測値、グループ 2: 6 個の観測値、グループ 3: 4 個の観測値) で 15 個の観測値を含むデータ セットがあり、3 つのグループ全体でそれらの遺伝子に対して ANOVA と事後検定を実行したいと考えています。
私は「応答スクリーニング」を試し、3,000 個の遺伝子の ANOVA の p 値を取得しました。その後、「平均の差を表示」をクリックし、「列」を右クリックして p 値を表示することで、異なるグループ (グループ 3/グループ 1、グループ 2/グループ 1) 間の観測値を比較するためのそれぞれの p 値も取得しました。
質問は、「Fit Y by X」で個々の変数をテストしたとき、ANOVA で同じ p 値が得られました。しかし、事後検定 (Tukey-HSD / Tukey-Kramer) を進めると、グループ間の比較で異なる p 値が得られました。これらの値は、「応答スクリーニング」から得られた値と同じではありません。なぜでしょうか?
「応答スクリーニング」におけるグループ比較の p 値はどのように決定されますか? 何らかの事後テストから導き出されるものだと思いますか?
ご協力をよろしくお願いいたします!
基本的なデータ分析とモデリングRe: X による「Y の適合」と「応答スクリーニング」から得られる異なる p 値こんにちは@FactorLevelFox5 さん
コミュニティへようこそ！
Tukey-Kramer検定は、多重比較のための調整検定です。「この方法は、すべてのペアの組み合わせの検定の全体的な有意水準を保護します。」
信頼レベルを定義すると (たとえば 0.95)、それは 1 つの比較に対して定義されますが、調査に含まれるすべての比較に対して定義されるわけではありません。この例では、3 つのグループがあるため、グループ 1 と 2、グループ 1 と 3、グループ 2 と 3 という 3 つのペア比較が可能です。したがって、すべての比較の全体的な信頼レベルは 0.95^3 = 0.857 になります。
つまり、Bonferroni や Tukey-Kramer などの p 値調整手法を使用しない場合、全体的な信頼度レベルは約 0.86 になるため、想定よりもはるかに多くの偽陽性が予想されることになります (5% ではなく 14% のリスク)。
調整手法では計算が少し異なるため、行う比較の合計数が考慮され、グループ間に統計的な差がないのにその差が見つかるリスクを最小限に抑えるために調整が行われるため、調整されていないテストと比較して p 値が高くなることが予想されます。
これで違いが明らかになれば幸いです。
Re: X による「Y の適合」と「応答スクリーニング」から得られる異なる p 値早速のご返信ありがとうございます。つまり、「平均差」（応答スクリーニング）の p 値は単なる t 検定（ANOVA 後の事後検定ではない）ということですか?
もしそうなら、レスポンススクリーニングにおける事後分析の p 値を取得する方法はありますか?
再度、感謝します！
Re: X による「Y の適合」と「応答スクリーニング」から得られる異なる p 値こんにちは@FactorLevelFox5 さん
JMPのヘルプセクションを見ると、レスポンススクリーニングプラットフォームのp値は、ペアワイズ比較のためのスチューデントのt検定によって取得されることが分かります。 平均差データテーブル
ただし、同じテストを使用して取得され、False Discovery Rate 技術を使用して多重比較が補正された「FDR p 値」の列も表示されます。 レスポンス スクリーニング プラットフォームの統計詳細
この手法の詳細については、次のサイトをご覧ください: Benjamini, Y., Hochberg, Y. (1995). “Controlling the False Discovery Rate: A Practical and Powerful Approach to Multiple Testing.” Journal of the Royal Statistical Society , Series B 57:289–300 またはControlling the False Discovery Rate: A Practical and Powerful Approach to Multiple Testing
False Discovery Rate は、Fit Y by X の修正テスト オプションの一部ではありません。これは、2 つのプラットフォームで提案されている修正の間で重点が少し異なるためです。
- Fit Y by X では、多数のグループを持つカテゴリ変数 X と連続変数 Y に対して、同じ変数 X の各グループのペア間の可能な応答の差など、可能な各組み合わせを非独立した方法でテストするため、多重テストの補正が必要になる場合があります。
- 応答スクリーニングでは、多数の独立した XY 関係の統計的有意性を調査するときに、多重検定の補正が必要になる場合があります。
この回答により、このプラットフォームのレポートと使用方法が明確になることを願っています。
