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False discovery rate #
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False discovery rate(FDR)은 다중검정에 사용되는 통계방법으로, false positive에 total positive를 나눈 비율을 의미한다. Bonferroni correction과 마찬가지로 GWAS분석에 많이 활용되고 있는 통계방법이며, 한 블로그에서는 실험을 비유로한 false discovery rate에 대한 개념을 잘 설명하고 있다(http://ddiri01.tistory.com/category/%EA%B8%B0%EC%B4%88%ED%86%B5%EA%B3%84).

GWAS분석에서의 FDR #

, GWAS분석에서 Bonferroni correction은 사용하기 매우 간단하고 유용한 방법이지만 너무 엄격하게 대량의 마커를 사용하는 연관성 분석에서는 효용가치가 많이 떨어지고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 false discovery rate(FDR)라는 새로운 통계 분석법이 개발되었으며 본 방법은 대량의 유전마커를 이용한 연관성 연구에 매우 유용한 방법이다. FDR은 total positive에 대한 false positive 비율을 의미한다.

False Discovery Rate(FDR)=False positive/total positive

FDR을 계산하는 방법은 1. p-value의 값을 가장 큰 것부터 가장 작은 것 순서로 나열 2. 유의 수준 α=0.05k/N 공식을 이용하여 순차적으로 검정

k = N, (N-1), (N-2), ----, 1

이 분석 방법은 순차적으로 p-value의 값을 줄여감으로써 통계적 파워가 적게 감소하게 되는 장점을 가진다. Bonferroni correction과 FDR을 비교해 보면 Bonferroni correction은 검사 개수(N)가 증가할수록 p-value가 급격히 감소하여 많은 true positive가 유의하지 않게 나타날 수 있다. 그러나 FDR 방법은 검사 개수(N)가 증가하더라도 Bonferroni correction보다 p-value의 감소가 완만하여 true positive가 제거되는 비율이 낮아지는 장점을 가지고 있다.

Reference #

  1. 이종극(2006). 질병 유전체 분석법
  2. Wikipedia, False discovery rate (http://en.wikipedia.org/wiki/False_discovery_rate)
  3. http://ddiri01.tistory.com/category/%EA%B8%B0%EC%B4%88%ED%86%B5%EA%B3%84
0.0.1_20140628_0