差异分析工具STAMP：Analyzing multiple groups

在翻译STAMP差异分析软件时，统计方法部分的多组差异检验是一个很好的学习机会。于是在这里多谈几句。我们做了实验获得数据，最大的愿望也许就是能看到不同的处理能有不同的结果，每一个朴素的研究者都希望看到组间差异的程度。于是就是组间差异检验这一统计方法。

这里所说的多组见差异检验是指（>=）3组.

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table1分为三部分也就是Statistical properties中选项关系：

• 1.Statistical hypothesis tests
  • ANOVA
  • Kruskal-Wallis H-test
• 2. Post-hoc tests
  • Games-Howell
  • Scheffè
  • Tukey-Kramer
  • Welch’s (uncorrected)
• 3. Multiple test correction methods
  • Benjamini-Hochberg FDR
  • Bonferroni
  • Šidák
  • Storey’s FDR

原文中说：Table 1. Multiple group statistical techniques available in STAMP. Our recommendations are indicated in bold.

我们来看看多组间的差异是怎么找出来的。

举一个具体的实例：

我们测量了M个基因在A,B,C,D,E一共5个时间点的表达量，求其中的差异基因，具体做法：
（1）首先做ANOVA(Statistical hypothesis tests)，确定这M个基因中有哪些基因至少出现过差异
（2）5个时间点之间两两比较(Post-hoc tests)，一共比较5*4/2=10次，则多重假设检验的n=10
（3）每个基因做完10次假设检验后都有10个p-value，做多重假设检验校正（n=10）( Multiple test correction methods)，得到q-value
（4）根据q-value判断在哪两组之间存在差异

多重假设检验校正总结起来就三句话：
（1）当同一个数据集有n次（n>=2）假设检验时，要做多重假设检验校正
（2）对于Bonferroni校正，是将p-value的cutoff除以n做校正，这样差异基因筛选的p-value cutoff就更小了，从而使得结果更加严谨
（3）FDR校正是对每个p-value做校正，转换为q-value。q=p*n/rank，其中rank是指p-value从小到大排序后的次序。
ANOVA only detect the different among many groups. If the P<0.05, you may need to do further analysis to determine the different between two groups. This analysis is called post-hoc （事后）test.）

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到这里大概知道了多组间的差异是如何一步步检验出来的，就是大概发生了三步。接下来我们更关心的是在什么样的情况下用那种方法，而不是一个笼统的答案：通常情况下我用这个这个。这个就要大家去摸索了。

STAMP考虑了高通量物种信息获得的一般情况，对推荐用的算法做了加粗推荐，也望大家慎重。

方差分析中均值比较的方法
多重假设检验与Bonferroni校正、FDR校正
高通量数据的多重检验问题