Prism使用两种完全不同的不同方法，通过多重比较检验得出精确P值。

多重性调整后P值

Prism可以计算 多重性调整后P值 用于许多多重比较方法的每次比较：Tukey、Dunnett、Bonferroni、Sidak、Dunn和Holm的方法。由于大多数方案并未报告调整后P值，科学论文也尚未对此进行广泛报告，因此务必确保在您报告这些值之前，完全理解其含义。

.多重性调整后P值是族状显著性水平，在该水平，这种特殊比较几乎不视为具有统计学显著性。这是一个难以理解的概念。您可为整个比较族设置显著性阈值，以达到您想要的任何值。通常，将其设置为0.05或0.01，或者0.10。但也可将其设置为任何预期值，也许是0.0345。调整后P值是整个比较族的最小显著性阈值，在该阈值，这一比较将宣布为“具有统计学显著性”。

每次比较的调整后P值取决于所有数据，而不仅仅是P值比较的两组数据。如果您在研究中增加一次比较（或者减少一次比较），则所有调整后P值将会改变。调整后P值可以视为证据强度的量度。

未对多重比较进行修正的P值

Fisher最小显著性差异（LSD）检验可针对每次比较计算P值（和置信区间），而不针对多重比较进行调整。结果将类似于针对每次比较执行独立t检验，除Fisher LSD检验使用所有数据计算合并标准偏差（而非仅使用进行比较的两组的差异）之外。这通常会获得比独立t检验更大的检验力。当报告来自Fisher LSD检验的P值时，务必解释这些值不考虑多重比较，读者在评估结果时必须这样做。

.未修正Dunn检验是一种非参数检验，该方法可针对每次比较计算P值，而不对多重比较进行修正。

调整后P值与不考虑多重比较的P值截然不同

多重调整后P值，顾名思义，它可以解释多重比较。

Fisher LSD检验和未修正的Dunn检验（非参数）不能解释多重比较。

两种方法计算的“精确”P值并不相同。如果您报告任意一个值，务必非常明确地说明您报告哪种P值。