用于方差分析的多重比较，调整的 p 值表明一个比较族（假设检验）中的哪些因子水平比较存在显著差异。如果调整的 p 值小于 alpha，则拒绝原假设。调整会将全族误差率限制为您选择的 alpha 水平。如果将固定 p 值用于多重比较，则全族误差率会随每个附加比较而增加。调整的 p 值还表示拒绝特定原假设时的最小全族误差率。

进行多重比较时考虑全族误差率很重要，因为对于一系列比较而言，发生类型 I 错误的几率比单独进行任何一个单个比较的误差率都要高。

假设您比较了 4 种不同配方的油漆的硬度。您分析了数据并得到了以下输出结果：

您选择的 alpha 值为 0.05，它与调整的 p 值一起将全族误差率限制为 0.05。在此水平下，配方 4 和 2 之间的差异显著。如果将全族误差率降低到 0.01，则配方 4 和 2 之间的差异仍显著。