X変数とY変数の関係に対する有意性検定のp値。「二変量の関係」の統計量の詳細については、『基本的な統計分析』の「「二変量の関係」プラットフォームの概要」章を参照してください。
-log10(p値)。p値のグラフのスケールが対数価値（LogWorth）に変換されると、解釈がしやすくなります。2を上回る値は、有意水準0.01で有意となります（-log10(0.01) = 2）。
FDR（False Discovery Rate; 偽発見率）を制御するように調整されたp値。Benjamini‐Hochberg法で計算されています。FDRは、検定の多重性を考慮して、生のp値を調整したものです。［グループ変数］が指定されていない場合は、データテーブルに表示されるすべての検定を考慮して、多重性の調整が行われます。［グループ変数］が指定されている場合は、グループ変数の水準ごとに多重性の調整が行われます。FDRについては、Benjamini and Hochberg（1995）を参照してください。また、第 “FDR（False Discovery Rate; 偽発見率）”を参照してください。
-log10(FDR調整p値)。これは、検定の有意性をグラフに表すのに適している統計量です。p値が小さいと、この値は大きくなります。FDR LogWorthの値が2より大きい（p値が0.01より小さい）セルは、背景色に色が付けられます。
対数価値の順位を、検定の総回数で割ったもの。検定の総回数をmとした場合、対数価値が最大のときに、「Rank Fraction」は1/mとなります。また、対数価値が最小のときに、「Rank Fraction」は1となります。この「RankFraction」は、対数価値では大きい順ですが、p値では小さい順に対応しています。「Rank Fraction」は、「FDR PValue Plot」の横軸に使われます。