作者gsuper (統計的巴比倫塔)
看板Statistics
標題[問題] 多種統計方法的綜合使用
時間Mon Apr 25 16:19:40 2011
我現在在做 Genetic Study
資料至少是100個 3*2 contingency tables
有以下幾種檢定方法可用
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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這些方法的適用範圍不同 (robustness,performace,efficiency,genetic model)
如果我現在採取資工的 Greedy 概念
P-value 取 7 者的最小值
請問我在碩論口試時
可能會遭遇甚麼樣的 challanges? (又是一個大哉問 , 囧)
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補充 :
我會想要這樣做是因為
現行已經有類似的做法
e.g.
1. MIN2 :
取 Pearson`s CHI square 與 CATT(x=0.5)
二者的 P-value 最小值來用
用作 Priority Ranking
但不取實際的 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 的最大值來用
但提供整合過的 P-value (valid P-value?)
i.e. , MAX3 的 P-value 與三個 CATT 的結果都不吻合
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◆ From: 140.113.239.247
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1F：→ ADORIAN:我的問題是如何取 significant gene? p-value 多少才顯著 04/25 18:55
目前我的標準先定在 alpha = 0.01
從 100 個篩選出大約 80 個再做進一步的分析
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2F：→ ADORIAN:這樣做會不會有 multiple testing 的問題? 那 100 已經是 04/25 21:55
3F：→ ADORIAN:初步篩選的結果嗎? 然後你再做一次篩選是嗎? 04/25 21:57
100 個是蒐集約 50 篇 paper 所提供的 SNP markers
但50篇可能有 n 種算法
本來我是想統一用一種
但發現很多 P-value 都不是很理想
(本來是顯著的 marker , 被我算成不顯著)
所以才考慮多種檢定一起用 , 來提高 performance
多重檢定的問題
我之後再做 simulation 的時候
會用 bonferonii`s correction 處理
目前是想先拿到可靠的 CWER 就好 (valid P-value of each marker)
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4F：→ yhliu:那不叫 "提高 performance". 04/26 00:23
5F：→ yhliu:說好聽點, 取最小 p 值是掩蓋了真正的型一誤機率; 說難聽點 04/26 00:24
6F：→ yhliu:那叫 "胡搞!" 04/26 00:25
7F：推 bmka:推劉老師 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 那我就還是只選一種來用 謝謝三位大大 04/26 01:46
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特別謝謝老師的重擊
讓我知道我連一點 defence 的機會都沒有
※ 編輯: gsuper 來自: 140.113.56.120 (04/26 02:39)