"不同多重比较方法的选择，需要结合研究设计和每个方法各自的特点及适用条件。我们以Bonferroni法和Dunnett法的结果为例，进行解读： Bonferroni法结果显示，A组与B组的ALT水平相比，Mean Difference=-15.160 U/L，P（Sig.）<0.001；A组与C组相比，Mean Difference=1.133 U/L，P（Sig.）=1.000；B组与C组相比，Mean Difference=16.293 U/L，P（Sig.）<0.001。 Bonferroni法和Šidák法的检验原理为根据需要比较的次数来调整检验水准。以Bonferroni法为例，调整的方法有两种：1、将α’=α/m作为检验水准的调整值（m为共需比较的次数，假设m=C32=3，α’=0.05/3=0.017），两两比较得出的P值与α’进行比较，即P<0.017时才能拒绝零假设；2、将计算得到的P值扩大为原来的m倍为P’，然后将P’与0.05比较，即P’<0.05时拒绝零假设。SPSS采取的是第二种方法，直接为我们给出了Bonferroni法和Šidák法调整后的P’值，故将调整后的P’值与检验水准0.05比较即可，不用再自行计算。 Dunnett法结果显示，B组与A组的ALT水平相比，Mean Difference=15.160 U/L，P（Sig.）<0.001；C组与A组相比，Mean Difference=-1.133 U/L，P（Sig.）=0.688。 "