透過 X 與「反應篩選」「擬合 Y」所獲得的不同 p 值你好：
我有一個資料集，包含大約3,000 個基因（變數）的三組/條件下的15 個觀察值（第1 組：5 個觀察值、第2 組：6 個觀察值和第3 組：4 個觀察值），並且想要進行變異數分析和事後測試對於 3 組中的基因：
我嘗試了「反應篩選」並獲得了3,000 個基因的變異數分析p 值，然後還透過點擊獲得了用於比較不同組（即第3 組/第1 組、第2 組/第1 組）之間觀察值的對應p 值「顯示平均值差異」並右鍵點選「列」以顯示這些 p 值。
我的問題是：當我使用“Fit Y by X”測試各個變數時，我得到了相同的變異數分析 p 值；然而，當我繼續進行事後測試（Tukey-HSD / Tukey-Kramer）時，我得到了不同組間比較的 p 值。這些值與從“響應篩選”獲得的值不同。怎麼會？
「反應篩選」中組別比較的 p 值是如何決定的？我認為它們是從某種事後測試中得出的？
預先非常感謝您的幫忙！
基礎資料分析與建模回覆：透過 X 與「反應篩選」「擬合 Y」所得的不同 p 值嗨@FactorLevelFox5 ，
歡迎來到社區！
Tukey-Kramer檢定是針對多重比較的調整檢定：“此方法保護所有對組合檢定的整體顯著性水準。”
當您定義置信水準（例如 0.95）時，它是針對一項比較而定義的，而不是針對研究中涉及的所有比較而定義的。在您的範例中，由於您有3 組，因此可以進行3 種可能的配對比較：組1 與2、組1 與3、組2 與3。 95^3 = 0,857。
這意味著，如果沒有Bonferroni 或Tukey-Kramer 等p 值調整技術，您的整體置信水準將約為0.86，因此您可能會預期誤報比想像的要多得多（風險為14%，而不是5 %）。
使用調整技術時，計算會略有不同，因此您可能會期望更高的p 值（與未調整的測試相比），因為它考慮了您正在進行的比較總數，並且此處的調整是為了最大限度地減少組間不存在統計學差異時發現差異的風險。
希望這能澄清所發現的差異，
回覆：透過 X「擬合 Y」與「反應篩選」所得的不同 p 值感謝您的快速回覆！那麼，「平均數差異」（反應篩選）中的 p 值只是 t 檢定（不是變異數分析後的事後檢定）？
如果是這樣，有什麼方法可以取得反應篩選中事後分析的 p 值嗎？
再次感謝！
回覆：透過 X 與「反應篩選」「擬合 Y」所得的不同 p 值嗨@FactorLevelFox5 ，
查看 JMP 的幫助部分，您可以看到回應篩選平台中的 p 值是透過學生t檢定進行成對比較獲得的： 平均值差異資料表
但是，您還可以看到包含“FDR p 值”的列，該列是使用相同的測試獲得的，但使用錯誤發現率技術對多重比較進行了校正： 響應篩選平台的統計詳細信息
您可以在這裡閱讀有關此技術的更多資訊： Benjamini, Y. 和 Hochberg, Y. (1995)。 “控制錯誤發現率：一種實用而強大的多重測試方法。” 《皇家統計學會雜誌》 ， B 系列57：289–300 或控制錯誤發現率：實用且強大的多重測試方法
錯誤發現率不是 Fit Y by X 中修正測試選項的一部分，因為兩個平台中提出的修正的重點略有不同：
- 在「透過X 擬合Y」中，對於具有多個組的分類變數X 和連續變數Y，可能需要進行多次測試校正，因為您將以非獨立方式測試每種可能的組合：每對組之間可能的反應差異對於同一個變數X。
- 在反應篩選中，當您調查許多獨立 XY 關係的統計顯著性時，可能需要進行多重檢定校正。
希望這個答案能澄清該平台的報告和使用，
