在进行回归拟合时，许多情况下您的主要目标可能是比较不同模型的拟合效果，或者探究某项实验干预是否改变了某个参数。

在“非线性回归”对话框的“比较”选项卡中，Prism 提供了四种选择：

对于每个数据集，两个方程（模型）中哪个拟合优度最好？

比较两个模型的拟合效果，同时考虑待拟合参数数量的差异。通常情况下，您需要比较两个相关的方程。而比较两个无关方程的拟合效果通常意义不大。

示例：比较单相指数衰减与双相指数衰减。

所选非共享参数的控制数据在不同数据集之间是否存在差异？

比较当选定参数在所有数据集中共享时的拟合效果，与将这些参数分别拟合到每个数据集时的拟合效果。

若选择一个参数，即是在询问该参数的拟合值在不同数据集之间是否存在差异。

如果您选择所有参数，您是在询问一条曲线是否能够充分拟合所有数据点，或者为每个数据集分别拟合曲线是否能获得更好的拟合效果。

示例：拟合一组剂量反应曲线，并比较当斜率因子（Hill斜率）在各曲线间共享时的拟合结果，与为每组数据单独拟合曲线时的拟合结果。这是检验曲线是否平行的方法之一。

对于每个数据集，参数的控制数据是否与理论值不同？

您可能基于理论推断认为某个参数应取特定值（通常为 0.0、100 或 1.0）。请将该参数受限于该值时的拟合结果与无约束拟合结果进行比较。

示例：检验Hill斜率是否与 1.0（标准值）存在差异。

是否有一条曲线能充分拟合所有数据集？

此选项将单独曲线对每个数据集的拟合结果，与单条曲线对所有数据集的拟合结果进行比较。它旨在探究是否有证据表明处理措施导致了曲线的偏移。

此选项与选择“所选非共享参数的控制数据在数据集之间是否存在差异？”并随后选中所有参数的效果完全一致。