R:来自p.adjust(FDR)的意外结果

R: 来自p.adjust(FDR)的意外结果

在处理数据时，我们通常使用统计方法来评估数据集的质量和一致性。其中，FDR（False Discovery Rate）是一种广泛应用于假设检验中的方法，用于评估多组数据之间的差异。然而，在某些情况下，FDR可能会产生意外的结果，例如：

1. 数据集中存在显著的偏差或方差，但FDR方法未能检测到。
2. 数据集中存在一些异常值或离群值，导致FDR方法出现误判。
3. 数据集中存在多个相关性较强的变量，导致FDR方法无法准确评估变量之间的关系。

为了解决这些问题，我们可以采用其他统计方法，如Bonferroni校正或Sidak校正，以更好地适应数据集的特点。此外，我们还可以使用数据可视化方法，如箱线图或散点图，来直观地观察数据集的特征和分布。