r语言怎么确定p值和q值

在R语言中，确定p值和q值可以使用不同的函数和方法。以下是其中几种常用的方法：

1. 假设检验：
使用t.test()函数进行单样本或双样本t检验，返回的结果中包含所需的p值。对于单样本t检验，可以使用t.test(x, mu = hypothesized_mean)$p.value来获取p值。对于双样本t检验，可以使用t.test(x, y)$p.value来获取p值。
使用chisq.test()函数进行卡方检验，返回的结果中包含所需的p值。可以使用chisq.test(x, y = NULL)$p.value来获取p值。
使用wilcox.test()函数进行Wilcoxon秩和检验，返回的结果中包含所需的p值。可以使用wilcox.test(x)$p.value来获取p值。

2. 多重比较校正：
使用p.adjust()函数来进行多重比较校正。该函数可以使用不同的方法来计算校正后的p值，如Bonferroni方法、Holm方法等。通过指定method参数来选择校正方法。
例如，p.adjust(p_values, method = "bonferroni")将使用Bonferroni方法对p_values进行校正。

3. 假设选择：
使用qvalue()函数来计算FDR（False Discovery Rate）。该函数会自动进行多重比较校正，并返回所需的q值和pi0值。
例如，res <- qvalue(p_values)$qvalues将计算p_values的q值。

总之，通过适当选择和使用R中的函数，可以方便地确定p值和q值。根据具体问题的需求，选择不同的假设检验方法、多重比较校正方法和假设选择方法来获取所需的结果。