科研Labs › 多重检验校正 FDR
多重检验校正（FDR / Bonferroni / Holm）
一次做很多次假设检验（多个标志物、多个亚组、组学）时，原始 p 值会放大假阳性。本工具一次给出四种校正： Bonferroni、Holm（控制族错误率 FWER），Benjamini-Hochberg（控制错误发现率 FDR）与 Benjamini-Yekutieli（相关检验下的 FDR）。浏览器本地计算，数据不上传。
① 粘贴 p 值
每行一个 p 值（也可用空格/逗号分隔），范围 0~1。
显著性水平 α
使用说明与方法学
什么时候必须做多重检验校正？
同一研究里做了多次假设检验、又要据此下「是否显著」的结论时（多个结局/亚组/标志物、组学高通量）。只看个别预先设定的主要终点通常不需要全局校正。
Bonferroni 和 FDR(BH) 怎么选？
要严格控制「出现任何一个假阳性」用 FWER（Bonferroni/Holm）；能容忍显著结果中有一定比例假阳性、追求更高发现功效用 FDR（BH）。探索性、高维数据多用 BH。
BH 和 BY 的区别？
BH 假设检验相互独立或正相关；当检验之间可能任意相关时，BY 通过乘以一个 Σ1/i 的因子做更保守的 FDR 控制，代价是更少的显著结果。
校正后的 p（q 值）能直接报告吗？
可以。表中给出的就是各方法校正后的 p/q 值，与 α 比较即可判断显著性；这比只报『校正后阈值』更直观、可复核。