通过控制错误发现率纠正多重比较

控制错误发现率（FDR） 是应对多重比较的好方法。 Prism Prism 现在在三个地方提供了这种方法。

作为方差分析的后续

Prism 早就在方差分析之后提供了多重比较检验，以控制比较族的 I 类错误率。现在，Prism 7 可以让您在单向方差分析（单向、双向或三向方差分析）后使用多重比较的另一种策略：控制错误发现率（FDR）。

 

对其他地方计算的 P 值进行多重比较

Prism 提供了一种分析方法，用于分析在其他地方计算的一组 P 值。您可以在一列中输入一组 P 值，然后选择该分析。Prism 将每个 P 值的秩与 P 值本身绘制成图。这是直观显示一组 P 值分布的标准方法。

哪些 P 值足够小，因此相应的发现应标记为 "统计学显著"？选择使用 Bonferroni、Sidak 或 Holm 的方法控制错误发现率或族状 I 型错误率。

 

多重 t 检验，每行一个

Prism 6 引入一项分析，运行多个 t 检验，每行一个。如果选择控制 Prism 7 的方法， 还可以报告每次比较的 q 值（也称为调整 P 值）。

 

使用 FDR 方法的三种算法

无论何时您选择使用 FDR 方法来决定哪些 P 值小到足以成为 "发现"，Prism 都会让您从三种控制 FDR的方法中选择一种。