FDR 에서 q-value 와 p-value

[허영진]

FDR(false discovery rate)을 이용하는 R package 인 fdrtool을 이용하고 있습니다.

결론부터 말하자면 fdrtool에서 p-value를 이용해서 돌렸을 때 그 결과로써 세개의 그래프가 나오는데 어떻게 해석을 하는 것인가요?

구글을 찾아도 그 결과에 대한 p-value, q-value에 대한 얘기는 있는데 그 그래프가 의미하는 것을 어디서 찾을 수 있는지 모르겠습니다.

결과가 아래 첨부한 파일 처럼 나왔습니다.

데이터는 파킨슨 병 환자와 정상인의 뇌를 스캔한 DTI 자료 인데, 뇌의 각 특정 영역(74 ROI) 에 대한 FA 수치 값을 이용했고,

각 그룹별로 lm fitting을 해서 나오는 summary결과의 p-value를 이용해서 fdrtool을 한 자료입니다.

변수 설명

p = # of predictor variables

x1 = FA data

gp = PD vs. HC (파킨슨 병 환자 vs. 정상인)

for(i in 1:p){
  model <- x1[,i] ~ gp
  npk.lm <- lm(model)
 
  S<- summary(npk.lm)  
  coeff[,i]<- as.matrix(coefficients(S)[,1])
  tvalue[,i]<- as.matrix(coefficients(S)[,3])
  pvalue[,i]<-as.matrix(coefficients(S)[,4])
}

obj<- fdrtool(sort(pvalue), statistic="pvalue",plot=TRUE, color.figure=TRUE, verbose=TRUE)

이걸 돌렸을 때 결과가 아래처럼 세 그래프로 나오는데, manual을 봐도 그래프에 대한 설명이 안나오네요.

p-value와 q-value를 plot 해서 거기서 q-value를 선택하는 건지, 이 fdrtool 결과로부터 individual hypothesis testing을 어떻게 하는 것인지 알려주시면 감사하겠습니다.

너무 길다면 참고할 수 있는 사이트나 자료를 알려주셔도 감사하겠습니다.

fdrtool_result.pdf

[안재형]

저도 이분야는 잘 모르는데요. 그래프는 봐도 잘 모르겠네요. 단, q-value를 보통 검정의 p-value처럼 사용해서 indevidual hypothesis testing을 하시면 됩니다.