padjust和p值

padjust是进行多重假设检验时用来修正p值的方法之一。在进行多重假设检验时，若不对p值进行修正，则可能导致错误的拒绝或接受原假设。

p值是用于统计假设检验的一个概率值，用以判断观察到的差异是否由随机因素引起。它表示当原假设为真时，观察到的样本数据或更极端情况出现的概率。

在科学研究中，我们常常会进行多重检验，即对多个相关的假设进行检验。如果不对p值进行修正，则进行多个检验时，极有可能会出现假阳性（错误地拒绝原假设）的情况。这是因为当进行多个假设检验时，总会有一定机率产生随机差异，而p值正是用于判断随机差异的大小。

padjust方法可以将原始的p值进行修正，从而减小出现假阳性的概率。常见的padjust方法包括Bonferroni、Benjamini-Hochberg等。这些方法一般会将原始的p值乘以一个校正因子或校正系数，以减小假阳性的风险。

总之，padjust是对p值进行多重比较修正的方法，以避免由于多次检验带来的假阳性。p值则是用于统计假设检验中，用于判断观察到的差异是否显著的概率值。

相关问题

sklearn 计算p值

在sklearn库中，计算p值是通过模型性能评估指标的计算来实现的。一般情况下，我们首先需要使用模型来对数据进行拟合和预测。然后，根据实际观测值和预测值之间的差异，计算出相应的性能评价指标，如均方误差（Mean Squared Error, MSE）或平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）。

接下来，我们可以使用交叉验证（Cross Validation）来计算评价指标的均值和方差。通过多次划分数据集并训练模型，可以得到评价指标的分布。在得到评价指标的分布之后，我们可以使用t检验（t-test）来计算p值。

t检验是用于比较两组样本均值是否存在显著差异的统计方法。在sklearn库中，可以使用`stats.ttest_ind()`函数来计算两组样本之间的t检验。该函数会返回t值和p值。其中，p值表示观测到的样本差异的概率。

具体步骤为：
1. 将数据集划分为训练集和测试集。
2. 使用训练集来拟合模型，并预测测试集的结果。
3. 计算评价指标，例如MSE或者MAE。
4. 重复步骤1-3多次，得到评价指标的分布。
5. 使用`ttest_ind()`函数计算p值。

需要注意的是，p值不仅受样本差异的影响，还受样本数量的影响。当样本数量足够大时，即使差异很小，也可能得到较小的p值。因此，在计算p值时，需要综合考虑样本数量和差异的大小，以正确解读p值。

斯皮尔曼相关系数p值

斯皮尔曼相关系数的p值用于判断两个变量之间的相关性是否显著。p值是基于斯皮尔曼相关系数的计算结果和样本量来计算的。如果p值小于设定的显著性水平，通常为0.05或0.01，则可以认为两个变量之间存在显著的相关性。否则，不能拒绝零假设，即不能认为两个变量之间存在显著的相关性。

p值的计算方法是基于一个假设检验，即零假设和备择假设。零假设是两个变量之间不存在相关性，备择假设是两个变量之间存在相关性。通过计算斯皮尔曼相关系数的值和样本量，可以得到一个p值。如果p值小于设定的显著性水平，则可以拒绝零假设，接受备择假设，即认为两个变量之间存在显著的相关性。如果p值大于设定的显著性水平，则不能拒绝零假设，即不能认为两个变量之间存在显著的相关性。

需要注意的是，p值只是一种统计意义上的显著性指标，不能代表实际意义上的相关性强度。因此，在解释斯皮尔曼相关系数时，除了考虑p值外，还需要结合实际背景和常识来综合判断变量之间的相关性强度。