如何决定哪些 P 值足够小，可以被视为统计学显著

下面简要介绍Holm多重比较检验的工作原理：

1.如果您将该检验作为方差分析的后续检验，那么每次比较的 P 值都是按照Fisher LSD 检验的方法计算的。这些值没有经过多重比较校正。

2.P 值从小到大排列。

3.设置显著性水平 alpha 值。通常设置为 5%。

4.将 K 定义为进行比较的次数。

5.从最小的 P 值开始，设置 i=K。问最小 P 值是否小于 alpha/i？

如果否：得出结论：没有一个比较具有统计学显著性，那么就完成了。

如果是：得出结论，此比较具有统计学显著性，继续。

6.接下来比较 P 值最小的第二项。设置 i=K-1。P 值是否小于 alpha/i？

如果否：得出结论：此比较（以及所有 P 值较大的比较）在统计学上不显著。完成。

如果是：得出结论，此比较具有统计学显著性，继续。

7.接下来比较第三个至最小的 P 值。设置 i=K-2。比较 P 值与α/i...

8.继续，直到找到统计学上不显著的比较。

Prism 实际上使用的是 Šídák 修正，因此计算的是 Holm-Šídák 检验。在上述步骤 5-7 中，P 值不是与 alpha/i 比较，而是与 1-(1-α)(1/i)比较。

Holm-Sidak方法的多重性调整 P 值

要根据 P 值（P(i)）计算调整后的 P 值（Padj(i)），请使用 下面的公式，其中，P 值排序为 P(1) 最小，k 为比较次数（P 值的数量），max 为返回两个值中较大值的函数。

PAdj(1) = 1 - (1 - P(1))^k

PAdj(2) = max(PAdj(1), 1 - (1 - P(2))^(k-1))

..........

PAdj(j) = max(PAdj(j-1), 1 - (1 - P(j))^(k-j+1))

..........

PAdj(k) = max(PAdj(k-1), 1 - (1 - P(k))^(k-k+1)) = max(PAdj(k-1), P(k))

 

请注意，在某些情况下，即使原始 P 值不一致，连续调整后的 P 值也会相同。