所以，我一直在寻找一种在 Python 中获得调整后的 p 值（又名校正的 p 值、q 值、FDR）的方法，但我还没有真正找到任何东西。有R 函数p.adjust，但如果可能的话，我想坚持使用 Python 编码。 Python有什么类似的吗？
如果这是一个不好的问题，请提前道歉！我确实先搜索了答案，但没有找到（Matlab 版本除外）......感谢任何帮助！
【问题讨论】：
标签： python statistics p-value q-value
它在 statsmodels 中可用。
还有一些解释、例子和蒙特卡洛 http://jpktd.blogspot.com/2013/04/multiple-testing-p-value-corrections-in.html
【讨论】：
import statsmodels.stats.multitest as multi; multi.multipletests(...)。
根据biostathandbook，BH 很容易计算。
def fdr(p_vals):
from scipy.stats import rankdata
ranked_p_values = rankdata(p_vals)
fdr = p_vals * len(p_vals) / ranked_p_values
fdr[fdr > 1] = 1
return fdr
【讨论】：
fdr_bh 方法会导致调整后的 p 值数组与 statsmodels.stats.multitest.multipletests 不同
您可以尝试使用模块 rpy2，它允许您导入 R 函数（顺便说一句，基本搜索返回 How to implement R's p.adjust in Python）。
另一种可能性是看数学然后自己重做，因为它仍然相对容易。
显然scipy: http://statsmodels.sourceforge.net/ipdirective/_modules/scikits/statsmodels/sandbox/stats/multicomp.html 中有一个正在进行的实现。也许它已经可以使用了。
【讨论】：
您在问题 q-values 中提到，但没有答案提供解决此问题的链接。我相信这个包（至少从文档中看起来是这样）在 python 中计算 q-values
https://puolival.github.io/multipy/
还有这个
【讨论】：