显著性检验对应于 F 比的 p 值。有关“效应检验”的其他详细信息,请参见《拟合线性模型》手册中的效应检验
数量 -log10(p 值)。该变换调整 p 值的大小以便于绘图。超过 2 的值在 0.01 水平下显著(因为 )。
使用 Benjamini-Hochberg 方法计算的假发现率 p 值。该方法调整 p 值以控制多重检验的假发现率。有关 FDR 校正的详细信息,请参见 Benjamini and Hochberg, 1995。有关假发现率的详细信息,请参见假发现率或 Westfall 等人 (2011) 中所述。
数量 -log10(FDR p 值)。这是用于标绘和评估显著性的最佳统计量。请注意,小的 p 值将生成高的 FDR LogWorth 值。
表示为检验数的分数形式的 FDR LogWorth 的秩。若检验数为 m,则最大 FDR LogWorth 值具有秩分数 1/m,最小 FDR LogWorth 值则具有秩分数 1。也可以说,秩分数以秩/检验总数的分数形式按升序对 p 值排序。“秩分数”用于以显著性下降的顺序对 p 值和 FDR p 值绘图。