在Matlab中调整p值以进行多重比较

Question

我有一个p值的单元格数组,必须进行调整以进行多次比较.我怎么能在Matlab中做到这一点？我找不到内置功能.

RI会做:

data.pValue_adjusted = p.adjust(data.pValue, method='bonferroni')

Matlab有类似的功能吗？理想情况下,执行不同的调整方法(Bonferroni,Benjamini-Hochberg,FDR ...)？

Answer 1

如果您有Bioinformatics Toolbox,则可以使用MAFDR函数计算由False Discovery Rate调整的p值.

Answer 2

此提交可能正是您正在寻找的内容，但它仅实现了 Bonferroni-Holm 方法。您必须在 FEX 中搜索与其他校正方法类似的解决方案。

也就是说，Statistics Toolbox 具有MULTCOMPARE方法，该方法专为多重比较测试而设计，尽管它不返回更正的 p 值。这是一个例子：

load fisheriris
[pVal tbl stats] = kruskalwallis(meas(:,1), species)   %# Kruskal-Wallis or ANOVA
title('Sepal Length'), xlabel('Groups'), ylabel('Value')

[c,m] = multcompare(stats, 'ctype','bonferroni', 'display','on');