Kristiina kirjoitti:Huomaan, että Rekonpoika on joskus kommentoinut p-arvoa:
Siis jos outgroupeissa ovat sardinialaiset, kiinalaiset ja yorubat ja p-arvo on hyvä (akateemiset paperit hyväksyvät jo >0.05 mutta suurempi parempi, 1 on maksimi ja yli 0.7 voi pitää täysosumana) onnistunut tulos tarkoittaa että sekoitus jakaa outgroupien kanssa yhtä paljon ajautumaa kuin näyte.
Harney et al. (2021) ovat p-arvosta sitä mieltä, että sen perusteella ei kannata laittaa malleja paremmuusjärjestykseen, jos useampi malli ylittää arvolle yleisesti hyväksytyn alarajan.
”in cases where multiple models are assigned plausible P-values (i.e., P ≥ 0.05), we caution that P-value ranking (i.e., selecting the model that is assigned the highest P-value) should not be used to identify the best model.”
Harney, E., Patterson, N., Reich, D., Wakeley, J. (2021).
Assessing the performance of qpAdm: a statistical tool for studying population admixture.
https://academic.oup.com/genetics/artic ... ogin=false
Toisaalta Yüncü et al. (2023) ovat sitä mieltä, että p-arvon perusteella voi kohtalaisen hyvin arvioida, mikä malli on oikea, jos useampi malli näyttää hyväksyttävältä.
”Of 1,201 instances when both false and true feasible qpAdm models were found for the same target group on the same data [...], a model having the highest p-value was an FP [false positive] in 463 (38.6%) cases, and the difference in maximal p-values between the TP [true positive] and FP model classes was significant according to the paired two-sided Wilcoxon test (TP > FP, p-value = 2.2 x 10-16). Thus, our limited analysis suggests that the approach of ranking qpAdm models by p-values is justified (see also related results in Fig. S6 and Table S2), but it generates noisy results.”
Yüncü, E., Işıldak, U., Williams, M., ... Flegontov, P. (2023, preprint).
False discovery rates of qpAdm-based screens for genetic admixture.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101 ... 339v1.full