Prism的Tukey和Dunnett检验

作为单因素和双因素方差分析的一部分，Prism可进行Tukey或Dunnett检验。选择假设高斯分布，并使用同样报告置信区间的多重比较检验。如果您选择将每个平均值与其他平均值进行比较，您将选择Tukey检验。如果您选择将每个平均值与一个对照平均值进行比较，Prism将执行Dunnett检验。

关于Tukey和Dunnett检验的关键事实

•Tukey和Dunnet检验仅用作方差分析的后续检验。其不能用于分析一堆P值。

•Tukey检验将每个平均值与其他平均值进行比较。Prism实际上计算Tukey - Kramer检验，且考虑到不相等样本量的可能性。

•Dunnett检验将每个平均值与一个对照平均值进行比较。

•两个检验均考虑到所有组的散点。这为您提供更精确的散点值（残差均方值），反映为更多的自由度。您将平均值A与平均值C进行比较时，检验会将平均值之间的差异与散点数量（使用所有组的信息，而不仅仅是A组和C组的信息，对散点进行量化）进行比较。这使检验更具检验力，能够检测差异，且仅当您接受该假设时才有意义，即所有数据均为从具有相同标准差的群体中抽样，即使平均值不同。

•结果是一组决定：“具有统计学显著性”或“没有统计学显著性”。这些决定考虑了多重比较。

•可针对这些检验计算多重性调整后P值。

•两种检验均可以计算出两个平均值之间差值的置信区间。该置信区间说明多重比较。如果您选择95%区间，则您可95%确信所有区间均包含真实的群体值。

•Prism报告每次比较的q比值。根据历史传统，这两个检验的q比值不同。对于Dunnett检验，q是两个平均值（D）之间的差值除以该差值的标准误差（根据所有数据计算得出）：q = D/SED。对于Tukey检验，q = sqrt（2）*D/SED。由于这些不同的定义，两个q值无法进行有效的比较。查看这些q值的唯一原因是将Prism的结果与文本或其他程序进行比较。 请注意，变量q的这种用法不同于使用FDR方法时q的使用。

•对Tukey和Dunnett检验使用不同表格（或对数），以确定q值是否足够大，从而使差异具有统计学显著性。该计算取决于q值、待比较的组数量和自由度的数量。

•阅读有关如何计算这些（和其他）检验的详情的更多信息。我们使用原始的单步Dunnett方法，而非较新的递升或递减方法。