首先，你需要理解p值矫正的目的是什么。在统计学中，p值是用来判断你的统计结果是否显著的。p值矫正一般是为了控制多重比较导致的假阳性结果。例如，如果你做了一系列比较，每个比较都得到了p < 0.05的结果，那么有可能这些结果都是随机的，即假阳性。因此，p值矫正的目的是为了减少这种可能性。至于你提到的是把所有p值放一起跑代码，还是把p值小于0.05的拿出来跑代码，这其实是取决于你的具体做法和你的数据。以下提供一种常见的p值矫正方法 - Bonferroni校正。这是通过将每个p值乘以总的比较数（即调整后的显著性水平），来控制总体错误概率的一种方法。如果你的比较数是固定的（例如，你计划进行10次比较），那么你可以简单地将原始p值乘以比较数。例如，如果你的原始p值为0.05，你进行了10次比较，那么你的校正后的p值应该是0.05 * 10 = 0.5。但请注意，这只是一个非常简单的例子，实际应用中可能会更复杂。此外，也请注意不是所有的统计测试都需要进行p值矫正。例如，如果你是在一个大的组内进行多个独立的t检验或方差分析，那么你可能不需要进行p值矫正，因为这些检验是独立的。然而，如果你进行的是一系列相关的比较（例如，连续的t检验或方差分析），那么你可能需要考虑进行p值矫正。最后，对于具体的数据分析，建议你参考统计学方面的专业书籍或咨询有经验的数据分析师或统计学家来进行更准确的判断和操作。