作者gsuper (统计的巴比伦塔)
看板Statistics
标题[问题] 多种统计方法的综合使用
时间Mon Apr 25 16:19:40 2011
我现在在做 Genetic Study
资料至少是100个 3*2 contingency tables
有以下几种检定方法可用
1. Pearson`s CHI square
2. CATT with {x;0,0.5,1}
3. GMS
4. MERT
5. CLRT
6. ABT
7. MAX3
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这些方法的适用范围不同 (robustness,performace,efficiency,genetic model)
如果我现在采取资工的 Greedy 概念
P-value 取 7 者的最小值
请问我在硕论口试时
可能会遭遇甚麽样的 challanges? (又是一个大哉问 , 囧)
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补充 :
我会想要这样做是因为
现行已经有类似的做法
e.g.
1. MIN2 :
取 Pearson`s CHI square 与 CATT(x=0.5)
二者的 P-value 最小值来用
用作 Priority Ranking
但不取实际的 P-value 值 (not a valid P-value)
2. MAX3 :
取 CATT(x=0) , CATT(x=0.5) , CATT(x=1)
三者的 test statistic 的最大值来用
但提供整合过的 P-value (valid P-value?)
i.e. , MAX3 的 P-value 与三个 CATT 的结果都不吻合
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 140.113.239.247
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1F：→ ADORIAN:我的问题是如何取 significant gene? p-value 多少才显着 04/25 18:55
目前我的标准先定在 alpha = 0.01
从 100 个筛选出大约 80 个再做进一步的分析
※ 编辑: gsuper 来自: 140.113.239.247 (04/25 20:16)
2F：→ ADORIAN:这样做会不会有 multiple testing 的问题? 那 100 已经是 04/25 21:55
3F：→ ADORIAN:初步筛选的结果吗? 然後你再做一次筛选是吗? 04/25 21:57
100 个是蒐集约 50 篇 paper 所提供的 SNP markers
但50篇可能有 n 种算法
本来我是想统一用一种
但发现很多 P-value 都不是很理想
(本来是显着的 marker , 被我算成不显着)
所以才考虑多种检定一起用 , 来提高 performance
多重检定的问题
我之後再做 simulation 的时候
会用 bonferonii`s correction 处理
目前是想先拿到可靠的 CWER 就好 (valid P-value of each marker)
※ 编辑: gsuper 来自: 140.113.239.247 (04/25 22:21)
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※ 编辑: gsuper 来自: 140.113.239.247 (04/25 22:25)
4F：→ yhliu:那不叫 "提高 performance". 04/26 00:23
5F：→ yhliu:说好听点, 取最小 p 值是掩盖了真正的型一误机率; 说难听点 04/26 00:24
6F：→ yhliu:那叫 "胡搞!" 04/26 00:25
7F：推 bmka:推刘老师 04/26 01:16
8F：推 bmka:Always be aware of the inflated Type I error 04/26 01:20
9F：推 bmka:that goes with a higher statistical power. 04/26 01:22
10F：→ gsuper:恩 那我就还是只选一种来用 谢谢三位大大 04/26 01:46
※ 编辑: gsuper 来自: 140.113.56.120 (04/26 01:47)
特别谢谢老师的重击
让我知道我连一点 defence 的机会都没有
※ 编辑: gsuper 来自: 140.113.56.120 (04/26 02:39)