在相关图中调整多重检验的显著性水平

在相关图中调整多重检验的显著性水平是为了控制多重比较的错误率，常用的方法包括Bonferroni校正、Benjamini-Hochberg校正等。下面是一个使用Bonferroni校正方法调整显著性水平的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.stats.multitest import multipletests

# 生成一组相关的p-values
np.random.seed(0)
p_values = np.random.rand(10)  # 假设有10个相关的p-values

# 调整显著性水平
adjusted_p_values = multipletests(p_values, method='bonferroni')[1]

# 绘制相关图
plt.plot(range(1, len(p_values) + 1), p_values, 'bo', label='Unadjusted p-values')
plt.plot(range(1, len(adjusted_p_values) + 1), adjusted_p_values, 'ro', label='Adjusted p-values')
plt.axhline(y=0.05, color='black', linestyle='--', label='Significance Level')
plt.xlabel('Tests')
plt.ylabel('p-value')
plt.title('Multiple Testing Adjustment using Bonferroni Correction')
plt.legend()
plt.show()

在上述代码中，首先生成一组相关的p-values，然后使用multipletests函数对p-values进行调整，方法选择为bonferroni表示使用Bonferroni校正方法。调整后的p-values存储在adjusted_p_values中。接下来，使用Matplotlib绘制了原始p-values和调整后的p-values的散点图，同时通过添加水平线来表示显著性水平。

需要注意的是，上述代码使用了statsmodels库中的multipletests函数来进行多重检验的显著性调整。