Prism 使用两种截然不同的方法报告多重比较检验的精确 P 值。

多重性调整 P 值

Prism 可以为多重比较方法的每个比较计算多重性调整 P 值 ：Tukey、Dunnett、Bonferroni、Sidak、Dunn 和 Holm 等方法。由于大多数程序不会报告调整后的 P 值，科学论文中也不会广泛报告（目前还没有），因此在报告这些值之前，请务必充分理解它们的含义。

多重比较调整后的 P 值是该特定比较勉强被认为具有统计学显著性的族向显著性水平。这是一个很难理解的概念。您可以将整个比较族的显著性阈值设置为任何您想要的值。 通常，它被设置为 0.05 或 0.01，或者 0.10。但也可以设置为任何你想要的值，比如 0.0345。调整后的 P 值是整个比较族的最小显著性临界值，在这个临界值上，这一个比较将被宣布为 "统计学显著"。

每个比较的调整 P 值依赖于所有数据，而不仅仅是 P 值所比较的两组数据。如果在研究中增加一个比较（或取消一个比较），所有调整后的 P 值都会发生变化。调整后的 P 值可以看作是对证据强度的衡量。

不校正多重比较的 P 值

Fisher 最小显著性差异（LSD）检验为每个比较计算 P 值（和置信区间），不对多重比较进行调整。结果将类似于对每个比较进行独立的 t 检验，只是 Fisher LSD 检验使用所有数据来计算集合标准偏差（而不是只使用被比较的两组的变异）。这通常比独立 t 检验更具检验力。在报告 Fisher LSD 检验的 P 值时，一定要说明这些值没有考虑多重比较，读者在评估结果时必须这样做。

未校正邓氏检验是一种非参数检验，它为每个比较计算 P 值，但不校正多重比较。

调整后的 P 值与不考虑多重比较的 P 值有很大不同

多重比较调整后的 P 值，顾名思义，考虑了多重比较。

Fisher LSD 检验和未经校正的邓恩检验（非参数）不考虑多重比较。

这两种方法计算出的 "精确"P 值并不相同。如果您报告这两种方法，请务必非常明确地说明您报告的精确 P 值。