拓端数据tecdat|R语言多重比较示例：Bonferroni校正法和Benjamini & Hochberg法

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21825

原文出处：拓端数据部落公众号

 

假设检验的基本原理是小概率原理，即我们认为小概率事件在一次试验中实际上不可能发生。

 

多重比较的问题

当同一研究问题下进行多次假设检验时，不再符合小概率原理所说的“一次试验”。如果在该研究问题下只要有检验是阳性的，就对该问题下阳性结论的话，对该问题的检验的犯一类错误的概率就会增大。如果同一问题下进行n次检验，每次的检验水准为α（每次假阳性概率为α），则n次检验至少出现一次假阳性的概率会比α大。假设每次检验独立的条件下该概率可增加至

常见的多重比较情景包括：

• 多组间比较
• 多个主要指标
• 临床试验中期中分析
• 亚组分析

 

控制多重比较谬误（Familywise error rate)：Bonferroni矫正

Bonferroni法得到的矫正P值=P×n
Bonferroni法非常简单，它的缺点在于非常保守（大概是各种方法中最保守的了），尤其当n很大时，经过Bonferroni法矫正后总的一类错误可能会远远小于既定α。
 

控制错误发现率：Benjamini & Hochberg法

简称BH法。首先将各P值从小到大排序，生成顺序数
排第k的矫正P值=P×n/k
另外要保证矫正后的各检验的P值大小顺序不发生变化。

怎么做检验

R内置了一些方法来调整一系列p值，以控制多重比较谬误（Familywise error rate)或控制错误发现率。

Holm、Hochberg、Hommel和Bonferroni方法控制了多重比较谬误（Familywise error rate)。这些方法试图限制错误发现的概率（I型错误，在没有实际效果时错误地拒绝无效假设），因此都是相对较保守的。

方法BH（Benjamini-Hochberg，与R中的FDR相同）和BY（Benjamini & Yekutieli）控制错误发现率，这些方法试图控制错误发现的期望比例。
 
请注意，这些方法只需要调整p值和要比较的p值的数量。这与Tukey或Dunnett等方法不同，Tukey和Dunnett也需要基础数据的变异性。Tukey和Dunnett被认为是多重比较谬误（Familywise error rate)方法。
 
要了解这些不同调整的保守程度，请参阅本文下面的两个图。
 
关于使用哪种p值调整度量没有明确的建议。一般来说，你应该选择一种你的研究领域熟悉的方法。此外，可能有一些逻辑允许你选择如何平衡犯I型错误和犯II型错误的概率。例如，在一项初步研究中，你可能希望保留尽可能多的显著值，来避免在未来的研究中排除潜在的显著因素。另一方面，在危及生命并且治疗费用昂贵的医学研究中，得出一种治疗方法优于另一种治疗方法的结论之前，你应该有很高的把握。

 具有25个p值的多重比较示例

1.  
   ### --------------------------------------------------------------
2.  
   ### 多重比较示例
3.  
   ### --------------------------------------------------------------
4.  
    
5.  
   Data = read.table(Input,header=TRUE)

按p值排序数据

Data = Data[order(Data$Raw.p),]

检查数据是否按预期的方式排序

执行p值调整并添加到数据框

1.  
   Data$Bonferroni =
2.  
         p.adjust(Data$Raw.p,
3.  
                  method = "bonferroni")
4.  
    
5.  
   Data$BH =
6.  
         p.adjust(Data$Raw.p,
7.  
                  method = "BH")
8.  
    
9.  
   Data$Holm =
10.  
          p.adjust(Data$ Raw.p,
11.  
                   method = "holm")
12.  
     
13.  
    Data$Hochberg =
14.  
          p.adjust(Data$ Raw.p,
15.  
                   method = "hochberg")
16.  
     
17.  
    Data$Hommel =
18.  
          p.adjust(Data$ Raw.p,
19.  
                   method = "hommel")
20.  
     
21.  
    Data$BY =
22.  
          p.adjust(Data$ Raw.p,
23.  
                   method = "BY")
24.  
     
25.  
    Data
26.  
     

绘制图表

1.  
   plot(X, Y,
2.  
   xlab="原始的p值",
3.  
   ylab="矫正后的P值"
4.  
   lty=1,
5.  
   lwd=2

 

调整后的p值与原始的p值的图为一系列的25个p值。虚线表示一对一的线。

5个p值的多重比较示例

1.  
   ### --------------------------------------------------------------
2.  
   ### 多重比较示例，假设示例
3.  
   ### --------------------------------------------------------------
4.  
   Data = read.table(Input,header=TRUE)

执行p值调整并添加到数据帧

1.  
   Data$Bonferroni =
2.  
         p.adjust(Data$Raw.p,
3.  
                  method = "bonferroni")
4.  
    
5.  
   Data$BH =
6.  
         signif(p.adjust(Data$Raw.p,
7.  
                  method = "BH"),
8.  
                4)
9.  
    
10.  
    Data$Holm =
11.  
          p.adjust(Data$ Raw.p,
12.  
                   method = "holm")
13.  
     
14.  
    Data$Hochberg =
15.  
          p.adjust(Data$ Raw.p,
16.  
                   method = "hochberg")
17.  
     
18.  
    Data$Hommel =
19.  
          p.adjust(Data$ Raw.p,
20.  
                   method = "hommel")
21.  
     
22.  
    Data$BY =
23.  
          signif(p.adjust(Data$ Raw.p,
24.  
                   method = "BY"),
25.  
                 4)
26.  
     
27.  
    Data

 

 

绘制(图表)

1.  
    
2.  
    
3.  
   plot(X, Y,
4.  
           type="l",
5.  
    

调整后的p值与原始p值在0到0.1之间的一系列5个p值的绘图。请注意，Holm和Hochberg的值与Hommel相同，因此被Hommel隐藏。虚线表示一对一的线。

---

最受欢迎的见解

1.Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，Stochastic Volatility） 模型

2.基于R语言的疾病制图中自适应核密度估计的阈值选择方法

3.WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较

4.R语言回归中的hosmer-lemeshow拟合优度检验

5.matlab实现MCMC的马尔可夫切换ARMA – GARCH模型估计

6.R语言区间数据回归分析

7.R语言WALD检验 VS 似然比检验

8.python用线性回归预测股票价格

9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标