Prism 中的 Holm-Šídák 检验
Prism 可在以下几种分析中执行 Holm 多重比较检验：
•作为方差分析（ANOVA）后的多重校正检验
o在单因素方差分析之后进行。当您根据实验设计选择特定均值对进行比较时，这种做法是合理的。Prism 还允许您在比较每个均值与其他所有均值时选择 Bonferroni 检验。我们不建议这样做。相反，如果您希望为每次比较计算置信区间，请选择 Tukey 检验；若不需要，则选择 Holm-Šídák 检验。
o在双因素方差分析之后：若数据包含三列或更多列，您可以选择比较每行内的均值（或当有三行或更多行时，比较每列内的均值）。在此情况下，情形与单因素方差分析非常相似：虽然提供 Bonferroni 检验因其易于理解，但我们不建议使用。 相反，若您希望为每次比较计算置信区间，建议选择 Tukey 检验；若不需要，则建议选择 Holm-Šídák 检验。
若您的数据仅输入两列，您可以选择比较每行中的两个值（或当有两行时，比较每列中的两个值）。在此情况下，我们推荐 Bonferroni 方法，因为它能够为每次比较计算置信区间。 另一种选择是使用霍姆-希达克法，该方法具有更高的功效，但不计算置信区间。
•作为一次执行多个 t 检验的分析的一部分。
•用于分析一组 P 值。
关于霍姆检验的关键事实
•Holm 方法的输入是一组 P 值，因此其应用并不局限于作为方差分析（ANOVA）的后续检验。
•如果您要求，Holm 多重比较检验可以计算经多重性校正的 P 值 (2)。
•Holm 多重比较检验无法计算均值差异的置信区间。
•该方法也被称为霍姆递减法。
• 虽然通常归功于 Holm，但实际上该方法最初是由 Ryan (3) 明确描述的，因此有时也被称为 Ryan-Holm 递减法。
•Holm 方法的功效高于 Bonferroni 或 Tukey 方法 (4)。其功效虽低于 Newman-Keuls 方法，但后者并不推荐使用，因为除恰好三个组的特殊情况外，该方法无法如预期般有效控制族状显著性水平 (4)。
•Tukey和Dunnett多重比较检验仅作为方差分析（ANOVA）的后续检验使用，且它们考虑到了比较之间相互关联的特性。相比之下，Holm法可用于分析任意一组P值，并不局限于作为ANOVA后的后续检验。 在 Prism 中，可通过 Holm-Šídák、Bonferroni-Dunn（通常简称为“Dunn”）或 Bonferroni-Šídák（通常简称为“Šídák”）方法对一组 P 值进行分析。
•上述对霍姆检验的希达克改进使其具有更强的功效，特别是在存在大量比较时。
• 请注意，Šídák 的名字被用于两种截然不同的多重比较方法中，即 Holm-Šídák 检验和与 Bonferroni 检验相关的 Šídák 检验。
参考文献：
1.Holm, S. (1979). 一种简单的序贯拒绝式多重统计检验程序。《斯堪的纳维亚统计学杂志》6 (2): 65–70.
2.Aickin, M. & Gensler, H. 报告研究结果时对多重检验的校正：Bonferroni法与Holm法的比较。《美国公共卫生杂志》86, 726–728 (1996)。
3.Ryan TA. 比例、方差及其他统计量的显著性检验。《心理学公报》1960; 57: 318-28
4.MA Seaman、JR Levin 和 RC Serlin，成对多重比较的新进展：一些具有强大功效和实用性的方法，《心理学公报》110:577-586，1991。
5.SA Glantz，《生物统计学入门》，2005年，ISBN=978-0071435093。
