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获取测试列表的NH调整后的p值

是指在统计学中，进行多重假设检验时，为了控制错误发现率（例如，家族智能错误率），对原始p值进行调整后得到的新的p值。

NH调整后的p值是通过应用多重比较校正方法来计算的，常见的方法包括Bonferroni校正、Benjamini-Hochberg校正等。这些方法可以根据实际情况对原始p值进行调整，以保证整体错误率在可接受的范围内。

NH调整后的p值在科学研究、医学试验、生物信息学等领域中广泛应用。它可以帮助研究人员在进行多个假设检验时，准确地评估每个假设的显著性水平，避免由于多次比较而导致的错误发现。

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