我试图看看我测量的7组数据之间是否存在显着差异。我首先通过对每个组与所有其他组进行单独的anova1测试来做到这一点，产生21个不同的p值。意义水平将通过bonferroni校正来确定，因此我认为这只意味着显着性水平变为0.05 / 21.
然而，当我将multcompare功能与anova1结合使用时，为了比较所有组，使用bonferroni校正，我得到完全不同的p值。我知道bonferroni校正会改变p值，但我不明白为什么例如0.0016的anova1 p值变为1.000，而0.0070的值变为00019.是否有人可以告诉我什么正在发生，因为这两种方法只是将每个组的方法与其他组进行比较？
左列显示各个anova1测试的p值，以及multcompare的右列。
0.0496 1.0000
0.0016 1.0000
0.0658 1.0000
0.2019 1.0000
0.7105 1.0000
0.0070 0.0019
0.3264 1.0000
0.8264 1.0000
0.4494 1.0000
0.1246 1.0000
0.0613 0.1402
0.5911 1.0000
0.0370 1.0000
0.0106 1.0000
0.1207 0.6513
0.4404 1.0000
0.1834 1.0000
0.0942 0.2323
0.1876 1.0000
0.0738 0.1048
0.0966 0.0607