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。