为何Benjamini Hochberg与Bonferroni校正的p.adjusted结果一致？

核心原因是你只做了1次两两比较。

• Bonferroni校正逻辑：校正后p值 = 原始p值 × 检验次数
• BH校正逻辑：对排序后的多个p值依次调整，但仅当存在多个检验时才会改变原始p值

你的数据里只有a和b两个组别，pairwise.t.test只执行了1次t检验。此时：

1. Bonferroni校正：原始p值 × 1 = 原始p值
2. BH校正：唯一的p值不需要调整，结果等于原始p值

因此两种方法输出的p值完全一致。

如果要观察两种校正方法的差异，只需增加组别数量（比如3组及以上），此时会产生多次两两比较，两种方法的结果就会明显不同。示例代码如下：

# 生成3组差异数据
dpnd <- c(rnorm(25, mean = 0), rnorm(25, mean = 1), rnorm(25, mean = 2))
indpnd <- c(rep("a",25), rep("b",25), rep("c",25))

# 分别用两种方法校正
bonf_result <- pairwise.t.test(dpnd, indpnd, p.adjust.method="bonferroni")
bh_result <- pairwise.t.test(dpnd, indpnd, p.adjust.method="BH")

# 查看结果
bonf_result
bh_result

运行后你会发现，Bonferroni校正后的p值普遍比BH校正的更高——因为Bonferroni是更保守的多重检验校正方法，而BH方法在控制假发现率的同时，保留了更高的统计效力。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chemokine1