Prism使用似然比检验来比较正态分布和对数正态分布，并基于每种分布中抽样的数据计算相对似然比。注：

•对数正态分布仅包含正数。在对数正态分布中，不可能存在负值和零。如果存在任何值为零或负值，则Prism会检验对数正态性。

•Prism仅拟合这两种分布，并给出了每种分布更有可能是抽样的数据分布的机会百分比。当然，存在可用于从中抽样数据的无限次其他分布。Prism仅询问哪一个更可能 - 正常或对数正态。如果两者都不太可能，则其不会发出通知！

•对数正态分布在生物学中很常见，因此您会认为询问数据是否更有可能从正态（高斯）或对数正态分布中抽样很常见。事实上，很少进行这种比较。Prism（截至2017年）在简化检验方面似乎独一无二。

•有关数学详情，见Burnham和Anderson第6.7.2节。 模型选择和多模型推理：一种实用的信息论方法，第2版。基本上，Prism使用最大似然比法拟合正态或对数正态分布，然后比较两种似然比。他们指出，这相当于比较两种拟合的AIC。

•不要完全依赖似然比比较的结果。也应关注正态性和对数正态性检验。

•不要忘记查看数据分布的图表。使用频率分布分析绘制一张频率分布直方图。请在查看统计结果之前，查看数据。此外，正态性检验分析可创建两张QQ图，一张假设正态分布，另一张假设对数正态分布。具有适当假设的QQ图应近似呈线性。