根据您在第一个选项卡上选择的测试，该选项卡上的选择会有些不同。

计算

对于大多数人来说，计算选项的默认选项就可以了（双尾 P 值、95% 置信区间、差值计算为第一列减第二列）。

•单尾或双尾 P 值。选择双尾 P 值，除非您有强烈的理由不这样做。

•报告差异为。这决定了 Prism 报告均值或中位数之间差异的符号。您想用第一个平均数减去第二个平均数，还是用第一个平均数减去第二个平均数？

•置信水平。95% 是标准置信度，但您也可以选择其他置信度。

图表选项

本部分的可用选项依赖于您在第一个选项卡上选择的测试。这些选项有助于更深入地查看数据，但对初学者来说都不是必需的，"估计图 "可能是个例外。

•差异图（配对）或对数（比率）图。配对 t 检验和 Wilcoxon 配对检验首先计算每行两个值之间的差值。该选项可创建显示差异列表的表格和图形。在进行比率配对 t 检验时，该选项允许创建配对值比率对数的图形（注意，两个值的比率对数在数学上等同于两个值的对数之差）。

•图形等级（非参数）。Mann-Whitney检验首先将所有值从低到高排序，然后比较两组的平均值。该选项可创建显示这些等级的表格和图形。Wilcoxon 首先计算每对之间的差异，然后对这些差异的绝对值进行排序，当差异为负值时赋值为负。

•图形相关（配对）。如果假定是正态分布，则该图绘制一组数值与另一组数值的对比图，以直观地评估两者的相关程度。如果假设是对数正态分布，则绘制每组数值的对数。

•均值差异置信区间图（估计图）。该选项生成的图形包括原始数据的散点图（或小提琴图）。此外，该图还包括第三个数据集，用于绘制均值差和 95% CI（非配对检验），或均值差和 95% CI（配对检验）。估计图对于直观评估 t 检验结果非常有用。 了解更多有关如何理解和使用估计图的信息。请注意，如果假设存在对数正态分布，这些选项会略有不同。

o对于对数正态分布的非配对设计，会生成一个估计图，绘制每组数值的对数以及这些对数的平均值（取该平均值的指数提供每组的几何均值）。第三组还绘制了各组平均值对数之间的差值及其 95% 置信区间。取这一数值的指数值即可得出两组几何均值之比。

o对于对数正态分布的配对设计，该图只需显示配对比率的几何均值及其 95% 置信区间。

其他结果

默认情况下不选择这四个选项。第二个选项（AIC）用于特殊目的。其他三个选项可能对初学者也有用。

•描述性统计。选中此选项，Prism 将为每个数据集创建一个新的描述性统计表。

•还可以使用 AICc 比较模型。 大多数人都不想用这个，因为它不标准。非配对 t 检验实质上是比较两个模型对数据的拟合程度（一个共享平均值，与两个独立组平均值）。t 检验计算相当于额外的平方和 F 检验。选中该选项后，Prism 将报告通常的 t 检验结果，但也会通过 AICc 比较两个模型的拟合度，并报告每个模型正确的概率百分比。

•非参数检验。计算中位数差异（Mann-Whitney）或配对差异（Wilcoxon）中位数的 95% CI。只有在做出解释 P 值所不需要的额外假设时，才能解读此置信区间。对于 Mann-Whitney 检验，您必须假设两个种群具有相同的形状（不管是什么形状）。对于 Wilcoxon 检验，您必须假设差异的分布是对称的。如果统计分析报告带有置信区间，肯定会更有用，因此值得考虑是否愿意接受这些假设。计算细节。

•Wilcoxon 检验。如果一行中的两个匹配值完全相同，会发生什么情况？Prism 5 按照 Wilcoxon 创建检验时的要求进行了处理。Prism 提供了使用 Pratt 方法的选项。如果您的数据存在大量并列关系，值得阅读这两种方法并决定使用哪一种。