Fishers LSD法

Fisher LSD检验与t检验之间的唯一区别是t检验计算仅来自所比较的两组的合并SD，而Fisher的LSD检验计算所有组的合并SD（获得检验检验力）。请注意，与Bonferroni、Tukey、Dunnett和Holm方法不同，Fisher LSD方法可 不 适用于多重比较。

Tukey、Dunnet和Bonferroni

多重比较使用α系列定义。显著性水平并不适用于每项比较，而是适用于整个比较系列。通常，这使其更难达到显著。这确实是多重比较的要点，因为它减少被完全由随机抽样造成的差异错误机会。此处给出了一个示例：

比较第1组和第2组的不成对t检验计算出的P值为0.0436，小于0.05，因此被认为统计学上显著。但在方差分析后的Tukey多重比较检验计算出多重性调整后P值为0.1789，这在统计学上并不显著。

在某些情况下，增加df的效果（通过汇集所有组的SD，即使仅比较两个组）超过控制多重比较的效果。在这些情况下，您可能会在多重比较检验中发现一个“显著”差异，但在简单的t检验中您不会发现显著差异。此处给出了一个示例：

通过不成对t检验比较第1组和第2组，得出双尾P值为0.0164，而Tukey多重比较检验计算出多重性调整P值为0.0073。如果我们将本例的“显著性”阈值设置为0.01，则t检验的结果在“统计学上不显著”，但多重比较检验的结果在统计学上显著。

 

 

FDR方法

您要求Prism使用FDR方法（使用三种方法中的任何一种）时，它首先使用Fisher LSD法（如果假设根据高斯分布进行抽样）或未修正Dunn检验（非参数）。这些方法不适用于多重比较。

然后，这三种方法决定这些P值中的哪一个足够小，可称之为“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值非常接近传统的t检验得出的P值。第二步，决定哪些是“发现”非常不同。