错误发现率是多少(the False Discovery Rate)？

错误发现率（FDR）是对有多少结果可能是误报的统计预测。这使研究人员能够分析数据，以确定其在统计上是有意义的还是毫无价值的。根据项目的类型，对高错误发现率有很高的容忍度，因为其他的发现仍然有效，可能有用。研究人员通...

错误发现率（FDR）是对有多少结果可能是误报的统计预测。这使研究人员能够分析数据，以确定其在统计上是有意义的还是毫无价值的。根据项目的类型，对高错误发现率有很高的容忍度，因为其他的发现仍然有效，可能有用。研究人员通常会对他们的发现进行统计分析，并在介绍他们的工作时对此进行讨论。手放在臀部的人这个概念与p值有关，p值是对获得有意义和有效结果的概率的估计较小的p值表明这些数据没有意义，因为它唯一性的统计概率很低。例如，如果有人从一个装有三种颜色的球的袋子里拿出彩色的球，那么这个人会希望每种颜色的球大致相等。如果抽取20个球，其中10个是相同的颜色，这在统计学上不太可能。为了找到p值，研究人员可以进行统计分析，以确定在20个球的抽签中抽10个相同颜色的球的可能性。以FDR为例，这比p值更为宽大。它不考虑结果实际唯一性的统计概率，而是检查结果中可能发现的假阳性的数量。大量的假阳性仍然可以产生有用的数据。研究人员需要能够识别和排除结果中的假阳性，但是剩余的信息可能非常重要。可以通过大量的计算来确定错误发现率。如果研究人员在建立实验时发现这个比率很高，他们可能会做出一些调整来控制它这可能包括研究方法的改变，例如获得更大的样本以减少假阳性的数量。细致的研究设计非常重要，因为这个过程中的错误会给实验带来问题。计算机程序可以帮助计算错误的发现率，也可以手工进行。在开发研究方法的过程中，研究人员可能会在实验开始前做一些计算，找出设计中的明显缺陷，这可以帮助他们找到弱点，并解决它们，使实验尽可能强大和有用。

发表于 2020-09-18 01:45
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分类：科学教育

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