Fishers LSD 方法

一组 t 检验和 Fisher LSD 检验的唯一区别是，t 检验只计算被比较的两组的集合标差，而费舍尔 LSD 检验则计算所有组的集合标差（从而提高检验力）。需要注意的是，与 Bonferroni、Tukey、Dunnett 和 Holm 方法不同，费雪 LSD 并不修正多重比较。

Tukey、Dunnett、Bonferroni

多重比较使用的是α的族状定义。显著性水平并不适用于每个比较，而是适用于整个比较族。一般来说，这增加了达到显著性的难度。这确实是多重比较的主要意义，因为它减少了被完全由随机抽样造成的差异所迷惑的机会。下面是一个本示例：

对第 1 组和第 2 组进行非配对 t 检验，计算出的 P 值为 0.0436，小于 0.05，因此具有统计学显著性。但在方差分析后进行 Tukey 多重比较检验，计算出的多重调整 P 值为 0.1789，在统计学上不显著。

在某些情况下，增加 df（通过汇集所有组的 SD，即使只比较两个组）的效果会克服多重比较对照组的效果。在这种情况下，您可能会在多重比较检验中发现 "显著 "差异，而在简单的 t 检验中却发现不了。本示例如下：

通过非配对 t 检验比较 1 组和 2 组，得出的双尾 P 值为 0.0164，而 Tukey 多重比较检验计算出的多重调整 P 值为 0.0073。如果我们将本示例的 "显著性 "阈值设为 0.01，则用 t 检验的结果不具有 "统计学显著性"，但用多重比较检验的结果具有统计学显著性。

 

 

FDR 方法

当您要求 Prism 使用 FDR 方法（使用三种方法中的任何一种）时，它会首先使用 Fisher LSD 方法（如果您假设从高斯分布中取样）或未校正邓恩检验（非参数）计算 P 值。这些方法不修正多重比较。

然后，这三种方法决定其中哪些 P 值足够小，可以称为 "发现"，阈值取决于 P 值的分布、P 值的数量以及您选择的三种方法中的哪一种。

第一步，计算 P 值与传统的 t 检验值非常接近。第二步，决定哪些是 "发现"则大不相同。