में एकाधिक तुलनाओं के लिए पी-मान समायोजित करें मेरे पास पी-मानों का एक सेल सरणी है जिसे एकाधिक तुलनाओं के लिए समायोजित किया जाना है। मैटलैब में मैं यह कैसे कर सकता हूं? मुझे एक अंतर्निहित फ़ंक्शन नहीं मिल रहा है।Matlab
आर में मुझे क्या करना होगा:
data.pValue_adjusted = p.adjust(data.pValue, method='bonferroni')
वहाँ मैटलैब के लिए एक समान समारोह है? आदर्श रूप से एक जो विभिन्न समायोजन विधियों (बोनफेरोनी, बेंजामिनी-होचबर्ग, एफडीआर ...) करता है?
This submission शायद आप जो खोज रहे हैं, लेकिन यह केवल बोनफेरोनी-होल्म विधि लागू करता है। आपको अन्य सुधार विधियों के समान समाधानों के लिए FEX खोजना होगा ..
ने कहा कि सांख्यिकी टूलबॉक्स में MULTCOMPARE विधि है जो एकाधिक तुलना परीक्षणों के लिए डिज़ाइन की गई है, हालांकि यह सही पी-मानों को वापस नहीं करता है।
load fisheriris
[pVal tbl stats] = kruskalwallis(meas(:,1), species) %# Kruskal-Wallis or ANOVA
title('Sepal Length'), xlabel('Groups'), ylabel('Value')
[c,m] = multcompare(stats, 'ctype','bonferroni', 'display','on');
T-test with Bonferroni Correction और मैटलैब फ़ाइल-एक्सचेंज में संबंधित फाइलों को देखें।
मुझे आशा है कि इस मदद करता है।
वास्तव में, मुझे केवल कई परीक्षणों के लिए सुधार की आवश्यकता नहीं है। –
आप जैव सूचना विज्ञान उपकरण बॉक्स है, तो आप पी मूल्यों झूठी डिस्कवरी दर द्वारा समायोजित की गणना करने के MAFDR फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं: यहाँ एक उदाहरण है।
अच्छा विचार, धन्यवाद! –
बायोइनफॉरमैटिक्स टूलबॉक्स तक पहुंच के बिना उन लोगों के लिए बेंजामिनिनी और होचबर्ग और बेंजामिनिनी और युकुटिली दोनों [मैटलैब सेंट्रल] पर एक कार्यान्वयन है (http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/27418-benjamini-hochbergyekutieli-procedure- के लिए नियंत्रित-झूठी खोज-दर)। हालांकि ड्रॉप-इन प्रतिस्थापन नहीं है, इसका उपयोग एमएएफडीआर के बजाय किया जा सकता है। – Eponymous
@ एपनामी यह ध्यान देने योग्य है, हालांकि, डिफ़ॉल्ट रूप से आधिकारिक 'माफ्रड' कार्यान्वयन स्टोरी (2002) की विधि का उपयोग करता है, जो आम तौर पर मूल बेंजामिनी-होचबर्ग संस्करण से अधिक शक्तिशाली है।दस्तावेज़ीकरण [यहां] (http://www.mathworks.com/help/bioinfo/ref/mafdr.html)। – Matt
पृष्ठभूमि के लिए http://uk.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/28303-bonferroni-holm-correction-for-multiple-comparisons और https://en.wikipedia.org/wiki/Holm%E2%80%93Bonferroni_method देखें।
जबकि लिंक प्रश्न का उत्तर दे सकते हैं, यहां उत्तर के आवश्यक हिस्सों को शामिल करना बेहतर है और संदर्भ के लिए लिंक प्रदान करना बेहतर है। लिंक किए गए पृष्ठ में परिवर्तन होने पर लिंक-केवल उत्तर अमान्य हो सकते हैं। – ZygD
बोनफेरोनी-होल्म मुझे लगता है कि काफी अच्छा है। मुझे वैसे भी विवरण समझ में नहीं आता है;) –
दस्तावेज़ीकरण का एक त्वरित पठन बताता है कि मल्टीमपेयर केवल एनोवा जैसे उपायों के लिए है (ऐसा लगता है कि टी-टेस्ट महत्वपूर्ण मूल्यों का उपयोग करना है - पी मूल्यों को समायोजित करने के बजाय बोनफेरोनी का विवरण देखें) – Eponymous
बोनफेरोनी * (एफडब्ल्यूईआर/फैमिली-वार-एरर रेट) और बेंजामिनिनी * (एफडीआर/झूठी खोज दर) के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर है। बहुत ही मोटे तौर पर, एफडब्ल्यूईआर में महत्व (उर्फ अल्फा) संभावना है कि परीक्षण गलत तरीके से शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर देता है। एफडीआर में, महत्व अस्वीकृति (खोज) का अनुपात है जो गलत हैं। इसलिए, अगर 40% 95% स्तर पर महत्वपूर्ण हैं, तो एफडब्ल्यूईआर के तहत इसका मतलब है कि 20 में से 1 मौका है कि 1 मैच गलत है। जबकि एफडीआर के लिए इसका मतलब है कि 1/20 गलत हैं - इसलिए औसतन 2 गलत हैं। – Eponymous