Настройте p-значения для нескольких сравнений в Matlab

Question

У меня есть массив ячеек с p-значениями, которые необходимо скорректировать для нескольких сравнений. Как я могу сделать это в Matlab? Я не могу найти встроенную функцию.

В R я бы сделал:

data.pValue_adjusted = p.adjust(data.pValue, method='bonferroni')

Есть ли подобная функция для Matlab? В идеале тот, который выполняет различные методы настройки (Bonferroni, Benjamini-Hochberg, FDR ...)?

Answer 1

Если у вас есть Bioinformatics Toolbox, вы можете использовать функцию MAFDR для вычисления p-значений, скорректированных с помощью False Discovery Rate.

Answer 2

Для людей без Биоинформатического инструментария метод FDR (False Discovery Rate) также очень хорошо описан здесь , он также предоставляет ссылку со сценарием fdr.

Answer 3

Доступна реализация MATLAB / Octave функции R p.adjust здесь . Он может выполнить настройку p-значения для нескольких сравнений следующими методами, эквивалентными их аналогам R:

• Holm
• Хехберг
• Hommel
• Бонферони
• BH
• BY
• FDR
• Сидак (этот недоступен в функции R)

Отказ от ответственности: я автор этого пакета.

Answer 4

См. Также http://uk.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/28303-bonferroni-holm-correction-for-multiple-comparisons и https://en.wikipedia.org/wiki/Holm%E2%80%93Bonferroni_method для фона.

Answer 5

Это представление , вероятно, то, что вы ищете, но оно реализует только метод Бонферрони-Холма. Вам придется искать в FEX аналогичные решения другим методам коррекции.

При этом у панели инструментов статистики есть метод MULTCOMPARE , который предназначен для множественных сравнительных тестов, хотя и не возвращает исправленные p-значения. Вот пример:

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');

Answer 6

Взгляните на T-тест с Bonferroni Correction и связанные файлы в Matlab File-exchange.

Надеюсь, это поможет.