在科研领域，统计显著性检验是至关重要的一环。值和FDR（假发现率）是两个常用的统计指标。如何根据值计算FDR呢？下面，我将分点阐述这一过程，帮助大家更好地理解并应用这一统计方法。

一、了解值和FDR

1.值：值表示在零假设成立的情况下，观察到当前结果或更极端结果的可能性。值越小，表示结果越显著。

2.FDR：FDR是指所有错误发现的概率，即在所有检验中，错误地认为有统计学意义的检验的比例。

二、计算FDR的方法

1.确定显著性水平α：需要确定显著性水平α，通常取0.05。

2.计算FDR：FDR可以通过以下公式计算：

FDR=1-(1-α)^(1/n)

n为检验的个数。

3.根据值计算FDR：将每个检验的值代入公式，即可计算出对应的FDR值。

三、如何根据值判断FDR

1.当FDR< α时，表示结果具有统计学意义。

2.当FDR≥α时，表示结果可能存在假阳性。

四、注意事项

1.在计算FDR时，需要确保显著性水平α的选择合理。

2.当FDR较高时，需要谨慎解读结果，可能存在假阳性。

3.在实际应用中，可以根据研究目的和需求，调整显著性水平α。

了解值和FDR的计算方法，有助于我们更好地进行统计显著性检验。通过以上步骤，我们可以根据值计算出FDR，从而对结果进行合理判断。在实际应用中，希望大家能够灵活运用这一方法，为科研工作提供有力支持。