Prism 中的 Tukey 和 Dunnett 检验

作为单因子和双因子方差分析的一部分，Prism 可以执行 Tukey 或 Dunnett 检验。选择假设高斯分布并使用多重比较检验，同时报告置信区间。如果选择将每个均值与其他每个均值进行比较，则应选择 Tukey 检验。如果您选择将每个均值与对照均值进行比较，Prism 将执行 Dunnett 检验。

关于 Tukey 和 Dunnett 检验的主要事实

•Tukey 和 Dunnett 检验只能作为方差分析的后续检验。它们不能用于分析一组 P 值。

•Tukey 检验将每个均值与其他均值进行比较。Prism 实际计算的是 Tukey-Kramer 检验，它允许样本量不等的可能性。

•邓尼特检验将每个均值与对照均值进行比较。

•这两种检验都考虑到了所有组的分散性。这样就可以得到更精确的散度值（残差均方值），这体现在更多的自由度上。当您比较平均值 A 和平均值 C 时，检验将平均值之间的差异与散度量进行比较，散度量是利用所有组的信息进行量化的，而不仅仅是 A 组和 C 组的信息。这使检验具有更大的检验力来发现差异，只有当您接受这样的假设，即所有数据都是从具有相同标准偏差的群体中采样的，即使平均值不同时，检验才有意义。

•结果是一组决定："统计学显著 "或 "统计学不显著"。这些判定考虑了多重比较。

•可以计算这些检验的多重性调整 P 值。

•这两种检验都可以计算出两个均值之间差异的置信区间。这个置信区间考虑了多重比较。如果选择 95% 的置信区间，那么就可以有 95% 的把握认为所有置信区间都包含真实的群体值。

•Prism 会报告每次比较的 q 比率。根据历史传统，两种检验的 q 比值计算方法不同。对于 Dunnett 检验，q 是两个均值之间的差值（D）除以该差值的标准误差（根据所有数据计算）：q=D/SED。对于 Tukey 检验，q=sqrt(2)*D/SED。由于定义不同，两个 q 值无法进行有效比较。查看这些 q 比率的唯一原因是将 Prism 的结果与文本或其他程序进行比较。 请注意，变异性 q 的这种用法与使用 FDR 方法时 q 的用法不同。

•Tukey 检验和 Dunnett 检验使用不同的表格（或算法）来确定 q 值是否大到足以宣布差异具有统计学显著性。这种计算方法依赖于 q 值、被比较组的数量以及自由度的数量。

•请点击此处阅读这些（及其他）检验的详细计算方法。我们使用的是原始的单步邓尼特法，而不是较新的逐步提高或逐步降低法。