如果勾选了“检验斜率和截距是否存在显著差异”选项，Prism 将比较两条或多条回归线的斜率。若选中该选项，分析摘要将显示在结果选项卡的“直线是否不同？”部分。

斜率比较

Prism 首先比较斜率。它会计算一个 P 值（双尾），用于检验“所有斜率均相同（直线平行）”的零假设。该 P 值回答了以下问题：

如果斜率确实完全相同，那么随机选取的数据点其斜率与您观察到的差异程度相同（或更大）的概率是多少。

如果 P 值小于 0.05

如果 P 值较低，Prism 会得出结论：这些直线存在显著差异。在这种情况下，比较截距就没有意义了。两条直线的交点为：

若比较斜率的 P 值大于 0.05

如果 P 值较高，Prism 会得出斜率无显著差异的结论，并为所有直线计算一个统一的斜率。本质上，它将“斜率”参数在两个数据集之间共享。

截距比较

如果斜率存在显著差异，则无需比较截距。如果斜率无法区分，则直线可能是具有不同截距的平行线，也可能是具有相同斜率和截距的完全相同的直线。

Prism 会计算第二个 P 值，用于检验“两条直线完全相同”的零假设。如果该 P 值较低，则可得出两条直线不完全相同的结论（即它们不同但平行）。如果该第二个 P 值较高，则没有确凿证据表明两条直线存在差异。 其实现方式是固定斜率（强制使其相同），然后比较截距。在斜率相等的情况下，比较截距可检验两条直线是否完全相同。无论比较 X=0 处的截距还是 X=任意其他值处的截距，结果均无影响。

与协方差分析（ANCOVA）及全局回归的关系

该方法等同于协方差分析（ANCOVA），尽管ANCOVA可扩展至更复杂的情形。它也等同于使用Prism的非线性回归分析并采用直线模型，以及使用F检验来比较两种模型：一种是数据集共享斜率的总体模型，另一种是每个数据集拥有独立斜率的模型。

 

参考文献                                                                           

J. Zar，《生物统计学分析》第2版，Prentice-Hall出版社，1984年，第18章。