Effects of dependence in high-dimensional multiple testing problems.
Effects of dependence in high-dimensional multiple testing problems.
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DOI：
10.1186/1471-2105-9-114
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发表时间：
2008-02-25
影响因子：
3
通讯作者：
van de Wiel MA
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kim KI;van de Wiel MA
我们考虑了多个假设检验问题中高维数据变量之间依赖性的影响，特别是错误发现率（FDR）控制程序。目前的模拟研究只考虑变量之间的简单相关结构，难以从真实的数据特征中得到启发。我们的目标是系统地研究几个网络特征，如稀疏性和相关强度的影响，通过使用随机相关矩阵在变量之间施加依赖结构。我们研究了在微阵列研究中流行的几种FDR程序，如Benjamin-Hochberg FDR，Storey的q值，SAM和基于响应的FDR程序对依赖性的鲁棒性。从这些方法中计算并比较了假未发现率和零假设数量的估计。我们的模拟研究表明，方法，如SAM和q值不足以控制FDR的依赖条件下声称的水平。另一方面，自适应Benjamini-Hochberg程序似乎是最强大的，同时保持保守。最后，在各种相依条件下，真零假设个数的估计是可变的。我们讨论了一种新的方法，有效的指导模拟依赖数据，满足条件独立结构的网络约束。我们的模拟设置允许对依赖性对多个测试标准的影响进行结构性研究，并且对于在依赖性背景下测试π0或FDR估计的潜在新方法是有用的。
We consider effects of dependence among variables of high-dimensional data in multiple hypothesis testing problems, in particular the False Discovery Rate (FDR) control procedures. Recent simulation studies consider only simple correlation structures among variables, which is hardly inspired by real data features. Our aim is to systematically study effects of several network features like sparsity and correlation strength by imposing dependence structures among variables using random correlation matrices. We study the robustness against dependence of several FDR procedures that are popular in microarray studies, such as Benjamin-Hochberg FDR, Storey's q-value, SAM and resampling based FDR procedures. False Non-discovery Rates and estimates of the number of null hypotheses are computed from those methods and compared. Our simulation study shows that methods such as SAM and the q-value do not adequately control the FDR to the level claimed under dependence conditions. On the other hand, the adaptive Benjamini-Hochberg procedure seems to be most robust while remaining conservative. Finally, the estimates of the number of true null hypotheses under various dependence conditions are variable. We discuss a new method for efficient guided simulation of dependent data, which satisfy imposed network constraints as conditional independence structures. Our simulation set-up allows for a structural study of the effect of dependencies on multiple testing criterions and is useful for testing a potentially new method on π0 or FDR estimation in a dependency context.
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影响因子：
2.7
作者：
Benjamini, Yoav;Krieger, Abba M.;Yekutieli, Daniel
通讯作者：
Yekutieli, Daniel
DOI：
10.1111/j.1467-9868.2005.00509.x
发表时间：
2005-01-01
影响因子：
5.8
作者：
Owen, AB
通讯作者：
Owen, AB
DOI：
10.1111/1467-9868.00346
发表时间：
2002-01-01
影响因子：
5.8
作者：
Storey, JD
通讯作者：
Storey, JD
DOI：
10.1073/pnas.091062498
发表时间：
2001-04-24
影响因子：
11.1
作者：
Tusher, VG;Tibshirani, R;Chu, G
通讯作者：
Chu, G
DOI：
10.1111/j.1369-7412.2003.05527.x
发表时间：
2004-01-01
影响因子：
5.8
作者：
Black, MA
通讯作者：
Black, MA