Actualizado por ultima vez el 26 de enero de 2022, por Luis Benites.
Es posible que desee leer estos artículos primero:
¿Qué es una tasa de descubrimiento falso?
¿Qué es un valor P?
¿Qué es un valor Q?
Un valor p es un área en la cola de una distribución que le indica las probabilidades de que un resultado ocurra por casualidad.
Un valor Q es un valor p que se ha ajustado para la tasa de descubrimiento falso (FDR). La tasa de falsos descubrimientos es la proporción de falsos positivos que puede esperar obtener de una prueba. Un valor p le da la probabilidad de un falso positivo en una sola prueba; Si está ejecutando cientos o miles de pruebas a partir de muestras pequeñas (que son comunes en campos como la genómica), debe usar valores q.
¿Por qué son necesarios los valores Q?
Por lo general, usted decide de antemano el nivel de falsos positivos que está dispuesto a aceptar: menos del 5 % es la norma. Esto significa que corre el riesgo de obtener un resultado estadísticamente significativo falso el 5% de las veces. No puede escapar de este hecho cuando realiza pruebas: los falsos positivos (valores p) son un hecho de la vida y son inevitables. Si bien el 5% puede ser una tasa de falsos positivos aceptable para ejecutar una prueba, se vuelve completamente inaceptable si ejecuta miles de pruebas en el mismo conjunto de datos pequeños. Este es el por qué:
Imagina que estás planeando un raspadito de lotería y tienes un 5 % de posibilidades de obtener un boleto ganador. Un boleto le da un 5% de probabilidad, pero si compra suficientes boletos, la probabilidad nos dice que eventualmente obtendrá un ganador (comprar 1,000 boletos de lotería debería funcionar y, de hecho, le dará, en promedio, 50 boletos ganadores) . Lo mismo es cierto para las pruebas de laboratorio.
- La primera prueba en sus datos, tiene un 5% de posibilidades de un falso positivo.
- La segunda prueba en sus datos, tiene otro 5% de posibilidades de un falso positivo.
- La milésima prueba en sus datos, ha tenido un 5% de posibilidades de un falso positivo mil veces.
Esencialmente, obtendrá un falso positivo, un resultado «significativo» falso, si realiza suficientes pruebas. De hecho, con un FDR del 5 %, obtendrá 5 resultados falsos por cada 100 pruebas que realice, o 50 por cada mil. Eso es bastante alto. Esto se llama el problema de las pruebas múltiples .
El enfoque de tasa de descubrimiento falso para los valores de p asigna un valor de p ajustado para cada prueba. Este es el «valor q». Un valor p del 5 % significa que el 5 % de todas las pruebas darán falsos positivos. Un valor q del 5 % significa que el 5 % de los resultados significativos generarán falsos positivos. Los valores Q generalmente dan como resultado un número mucho menor de falsos positivos, aunque no siempre es así.
Para decirlo de otra manera, los valores p le indican el porcentaje de falsos positivos que puede esperar y tienen en cuenta la cantidad de pruebas que se están ejecutando. Por ejemplo, si ejecuta 1600 pruebas, esperaría ver alrededor de 80 falsos positivos. El valor q no tiene en cuenta todas las pruebas; solo tienen en cuenta las pruebas que están por debajo del umbral que usted elija (es decir, pruebas que informan un valor q del 5 % o menos).
Nota : el valor Q no es lo mismo que la «Q» que a veces ves en las estadísticas. Q por sí solo (a diferencia de un valor Q) se refiere a los elementos de un conjunto que no tienen un atributo particular. Por ejemplo, supongamos que tiene 100 personas y a 57 de ellas les gusta la pizza. La proporción de personas a las que les gusta la pizza es P=0,57. Por lo tanto, Q = 0.43 (que es solo 1 – P).
Referencia :
valores P y q en RNA Seq.
