我正面临着对Tukey-Range-Test进行p调整的困惑 . 在此先感谢您的帮助！
我在同一个数据集上运行了7个不同的同时逻辑回归 . 只有一个自变量和7个因变量 . IV具有5个水平（它是MRI中的诊断评分;如有序的），DV是二元的（治疗，不治疗; as.factor . ） .
所以我跑了
fit1 < - glm（DV1~IV，data = dataset，family = binomial（link =“logit”））fit2 < - glm（DV2~IV，data = dataset，family = binomial（link =“logit”））fit3 < - glm（DV3~IV，data = dataset，family = - > binomial（link =“logit”））...
我已经完成了那些glm拟合并使用BH程序的全局p调整池p值 . 我为不同的glms的所有级别获得了不同的p值 . 一切都很好，直到这里 .
然后我做了事后测试，以找出使用的水平对比
glhtfit < - glht（fit1，linfct = mcp（IV =“Tukey”））
然后我像这样为每个glhtfit提取未调整的p值
摘要（glhtfit，test = adjustest（“none”））
并汇总了全球p调整的p值
p.adjust（cbind（p_of_glhtfit1，p_of_glhtfit2，...），“BH”）
现在结果是我在IV的某个级别上获得了所有DV的相同p值 .
这在统计上有意义吗？难道我做错了什么？