对p值进行fdr校正计算步骤

进行FDR（False Discovery Rate）校正是为了控制多重假设检验中的错误发现率。以下是一种常用的FDR校正方法，称为Benjamini-Hochberg方法：

1. 收集所有需要进行FDR校正的原始p值。
2. 对这些原始p值进行升序排序，得到排序后的p值列表。
3. 对于每个排序后的p值（设为Pi），计算调整后的阈值（设为qi）：
- 首先，计算调整因子m，其中m为排序后的p值总数。
- 然后，对于第i个排序后的p值（Pi），计算qi = (Pi * m) / i。
4. 对于每个排序后的p值（Pi），比较其与对应的qi：
- 如果Pi小于等于qi，则将该p值视为显著。
- 如果Pi大于qi，则将该p值视为不显著。
5. 使用以上步骤确定显著性水平，并进一步分析或报告显著结果。

需要注意的是，以上步骤仅适用于独立和相互独立的假设检验。如果你的假设检验之间存在依赖关系，例如多组对比或重复测量设计，你可能需要考虑其他FDR校正方法，如Benjamini-Yekutieli方法。

通过按照上述步骤对p值进行FDR校正，你可以控制多重假设检验中的错误发现率，并获得更可靠的显著性结果。