重要结果

P值

给出的结果类似于非配对t检验。P值检验了两个处理平均值相同的零假设。可通过t比率（匹配t检验）或F比率计算P值（因为此类数据通常使用嵌套方差分析进行分析）。由于t比率是F比率的平方根（因为分母df为零），因此无论哪种情况，P值均相同。我们会将两者显示出来，以便您能够匹配其他程序或文本

置信区间

最重要的结果是两个平均值之差的95%置信区间。如果您愿意，可以在对话中询问90%或99%的置信区间。

其他结果（大多数科学家会忽略）

嵌套t检验可以拟合 混合模型。之所以称之为混合，是因为子列中堆叠的值和子列的选择假设为随机的，而处理（在本例中为教学方法）是固定的。这意味着我们注重检验这两种教学方法，但学校和学校内部学生的选择是随机的。我们不关心那些特定的学生或特定的学校。该模型拟合子列内部和子列之间的变化，并将其作为方差和标准偏差（方差的平方根）进行报告。Prism报告这些值，以便您可以与其他程序或文本进行比较。这些值用处不大。

您将学生置于不同的子列是因为您期望从不同教室得出不同的结果。Prism检验了零假设，即事实上，一列（教学方法）中的所有子列（学校）均相同。此处的P值是0.0027，因此可以拒绝零假设。该检验用处不大。

Prism可选择报告REML拟合优度，以匹配其他程序和书籍。试图解释并无意义。