2 Fragen zu Fdr

p-Werte werden in der Statistik verwendet, um die Signifikanz von Testergebnissen zu bestimmen. Sie geben an, wie wahrscheinlich es ist, dass die beobachteten Daten (oder extremere) unter der Annahme der Nullhypothese auftreten. Um p-Werte zu bestimmen, wird in der Regel ein statistischer Test durchgeführt, wie z.B. der t-Test oder der Chi-Quadrat-Test. Der p-Wert wird dann aus der Teststatistik und der entsprechenden Verteilung (z.B. Normalverteilung, t-Verteilung) abgeleitet. Die Verwendung von p-Werten zur Fehlerabschätzung ist jedoch unzureichend, da sie oft missverstanden werden. Ein p-Wert sagt nichts über die Größe oder die praktische Bedeutung eines Effekts aus. Zudem können p-Werte durch Stichprobengröße und andere Faktoren beeinflusst werden, was zu einer hohen Variabilität führen kann. Ein häufiges Problem ist auch die Dichotomie von p < 0,05 als "signifikant" und p ≥ 0,05 als "nicht signifikant", was zu einer Übervereinfachung der Ergebnisse führt. Die Falsche Entdeckungsrate (FDR) ist ein Konzept, das in der multiplen Testung verwendet wird, um die Rate der falsch positiven Ergebnisse zu kontrollieren. FDR-Werte können durch verschiedene Methoden berechnet werden, wie z.B. die Benjamini-Hochberg-Methode. Diese Methode ordnet die p-Werte und bestimmt einen Schwellenwert, um die FDR zu kontrollieren. Die Berechnung von FDR ist jedoch nicht immer optimal, da sie auf Annahmen über die Verteilung der p-Werte basiert, die in der Praxis nicht immer zutreffen. Zudem kann die Kontrolle der FDR in Situationen mit stark korrelierten Tests oder in kleinen Stichproben zu ungenauen Schätzungen führen. Daher ist es wichtig, die Ergebnisse im Kontext der spezifischen Studie und der verwendeten Methoden zu interpretieren.

Die FDR (False Discovery Rate) wird bestimmt, um die Rate der falsch positiven Ergebnisse in Hypothesentests zu kontrollieren, insbesondere in Situationen mit vielen Tests, wie in der Genomforschung oder anderen Bereichen der Hochdurchsatzdatenanalyse. Die FDR ist der Anteil der abgelehnten Nullhypothesen, die tatsächlich falsch sind. Die Bestimmung der FDR erfolgt häufig durch Methoden wie die Benjamini-Hochberg-Korrektur. Dabei werden die p-Werte der Tests in aufsteigender Reihenfolge sortiert und dann wird ein Schwellenwert festgelegt, um die FDR zu kontrollieren. Die FDR-Methode ist der klassischen p-Wert-Korrektur (z.B. Bonferroni-Korrektur) oft vorzuziehen, weil sie weniger konservativ ist. Während die Bonferroni-Korrektur die Wahrscheinlichkeit von falsch positiven Ergebnissen stark reduziert, kann sie auch die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass echte Effekte übersehen werden (falsch negative Ergebnisse). Die FDR-Methode erlaubt es, eine größere Anzahl von Hypothesen zu testen, ohne die Entdeckung echter Effekte übermäßig zu beschränken, was in vielen Forschungsfeldern von Vorteil ist.