多重检验校正

同时做很多检验（如上万个基因）时，按 P < 0.05 判断会产生大量假阳性，需要校正。

Benjamini–Hochberg 控制错误发现率（FDR），是组学中最常用的方法；Benjamini–Yekutieli 在检验间任意相关时仍有效但更保守；Bonferroni、Holm、Hochberg 控制族错误率（至少一个假阳性的概率），更严格。

P 值缺失（NA）的行保留在结果中、校正值也为缺失，并且不计入检验总数 m（与 R 的 p.adjust 默认一致）；如果缺失本身代表「未检验」，这正是需要的处理。

直方图显示原始与校正后 P 值的分布：原始 P 值在 0 附近有尖峰、其余平坦，说明存在真实信号；整体向 1 偏斜则提示检验假设可能不成立。

方法说明

Benjamini Y. & Hochberg Y. (1995) J R Stat Soc B 57:289–300；Benjamini Y. & Yekutieli D. (2001) Ann Stat 29:1165–1188；Holm S. (1979) Scand J Stat 6:65–70；Hochberg Y. (1988) Biometrika 75:800–802。结果与 R p.adjust 及 statsmodels multipletests 一致。

数据量

最多 500,000 行。