FDR校正-从lmer()中提取p值并创建矢量，以便在R中的p.adjust中使用

FDR校正是一种多重假设检验校正方法，用于控制错误发现率（False Discovery Rate）。在统计学中，当进行多个假设检验时，存在一定的概率会出现错误的拒绝或接受原假设的情况。FDR校正的目标是控制错误发现率，即在所有被拒绝的假设中错误拒绝的比例。

FDR校正的主要步骤如下：

1. 进行多个假设检验，得到每个假设的原始p值。
2. 将原始p值按升序排序。
3. 计算每个假设的FDR校正值，通常使用Benjamini-Hochberg方法。该方法根据排序后的p值和总假设数，计算每个假设的校正值。
4. 根据设定的显著性水平（通常为0.05），确定FDR校正值小于等于该显著性水平的假设为拒绝原假设。

FDR校正在生物学、基因组学、神经科学等领域中广泛应用。它可以有效地控制错误发现率，提高实验结果的可靠性。在基因表达分析中，FDR校正可以用于筛选差异表达基因；在脑成像研究中，FDR校正可以用于识别激活的脑区域。

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