Herramientas de investigación › Multiple-Testing Correction FDR

Multiple-Testing Correction (FDR / Bonferroni / Holm)

Running many hypothesis tests at once (multiple markers, multiple subgroups, omics) inflates false positives in the raw p-values. This tool gives four corrections at once: Bonferroni and Holm (controlling the family-wise error rate, FWER), Benjamini-Hochberg (controlling the false discovery rate, FDR) and Benjamini-Yekutieli (FDR under dependence).

① Pegar valores p

One p-value per line (or separated by spaces/commas), in the range 0–1.

Significance level α

Cómo usarla y metodología

¿Cuándo se requiere la corrección por tests múltiples?

Cuando un estudio realiza muchos tests de hipótesis y extrae conclusiones «significativo o no» (varios criterios/subgrupos/marcadores, ómicas de alto rendimiento). Mirar solo un criterio principal preespecificado no suele requerir una corrección global.

¿Bonferroni o FDR (BH)?

Para controlar estrictamente «cualquier falso positivo», use FWER (Bonferroni/Holm); si tolera cierta proporción de falsos positivos entre los resultados significativos y quiere más potencia de descubrimiento, use FDR (BH). Los datos exploratorios de alta dimensión suelen usar BH.

¿Cuál es la diferencia entre BH y BY?

BH supone tests independientes o positivamente correlacionados; cuando los tests pueden estar correlacionados de forma arbitraria, BY multiplica por un factor Σ1/i para un control FDR más conservador, a costa de menos resultados significativos.

¿Puede informarse directamente la p corregida (q-value)?

Sí. La tabla da para cada método la p/q corregida; compárela con α para juzgar la significación. Es más intuitivo y verificable que informar solo un «umbral corregido».