当您有大的效应时，相关的 p 值通常很小。以图形方式可视化这些小的值会很困难。若转换为 LogWorth (-log10(p 值)) 尺度，高度显著的 p 值具有大的 LogWorth，而不显著的 p 值具有小的 LogWorth。LogWorth 为零对应于不显著的 p 值 1。任何 2 以上的 LogWorth 值对应于小于 0.01 的 p 值。

在“效应大小-FDR LogWorth”图中，垂直轴为“FDR LogWorth”，水平轴为“效应大小”。通常情况下，效应越大导致 p 值越显著，LogWorth 值越大。但是，该关系不一定总是成立，因为显著性也依赖于误差方差。实际上，由于误差方差的大小不同，大的 LogWorth 可能与小效应关联，小的 LogWorth 可能与大效应关联。使用“效应大小-FDR LogWorth”图可以探索该关系。

效应大小-FDR LogWorth显示 Probe.jmp 样本数据表（“LogWorth 最大值”设置为 100）的“效应大小-FDR LogWorth”图。大多数 FDR LogWorth 值超过 2，这指示大多数效应在 0.01 水平上是显著的。FDR LogWorth 值 100 对应于极小的 p 值。