Pythonを使用してFDR補正を実行する方法について説明します。以下のステップを参考にしてください。
- 必要なライブラリをインポートします。主要なライブラリは以下の通りです。
import numpy as np
from statsmodels.stats.multitest import multipletests- 検定結果のp値のリストを用意します。このリストには、各検定のp値が含まれています。
p_values = [0.02, 0.001, 0.05, 0.1, 0.003, 0.006]- multipletests関数を使用してFDR補正を実行します。以下のように関数を呼び出します。
rejected, adjusted_p_values, _, _ = multipletests(p_values, method='fdr_bh')この関数は、p値のリストと補正方法（ここではベンジャミニ・ホッホバーグ法を指定しています）を受け取り、補正されたp値のリストを返します。
- 補正されたp値を使用して、有意な結果を特定します。
significant_results = [p for p, reject in zip(p_values, rejected) if reject]このコードは、rejectedリスト（各検定の結果が有意であるかを示す真偽値のリスト）を使用して、有意な結果のp値のリストを抽出します。
以上がPythonでFDR補正を実行する基本的な手順です。この手法は、統計的な多重比較問題に対処する際に非常に有用です。必要に応じて、データの前処理や追加の統計テストを行うこともできます。