均数间的多重比较的方法的选择【转载】
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1、如两个均数的比较是独立的，或者虽有多个样本的均数，但事先已计划好要做某几对均数的比较，则不管方差分析的结果如何，均应进行比较，一般采用LSD法或Bonferroni法；
2、如果事先未计划进行多重比较，在方差分析得到有统计意义的F检验值后，可以利用多重比较进行探索性分析，此时比较方法的选择要根据研究目的和样本的性质。比如，需要进行多个实验组和一个对照组比较时，可采用Dunnett法；如需要进行任意两组之间的比较而各组样本的容量又相同时，可采用Tukey法；若各组样本的容量不相同时，可采用Scheffe法；若事先未计划进行多重比较，且方差分析结果未有显著差别，则不应进行多重比较；
3、 有时候研究者事先有对特定几组均值比较的考虑，这时可以不用Posthoc进行几乎所有均值组合的两两比较，而是通过Contrasts中相应的设置来实现；
4、最后需要注意的是，如果组数较少，如3组、4组，各种比较方法得到的结果差别不会很大；如果比较的组数很多，则要慎重选择两两均值比较的方法。
5、LSD法：即最小显著差法；是最简单的比较方法之一，它其实只是t检验的一种简单变形，未对检验水准做任何校正，只是在标准误计算上充分利用了样本信息。它一般用于计划好的多重比较；
6、Sidak法：它是在LSD法上加入了Sidak校正，通过校正降低每次两两比较的一类错误率，达到整个比较最终甲类错误率为α的目的；
7、 Bonferroni法：它是Bonferroni校正在LSD法上的应用。
8、Scheffe法：它实质上是对多组均数间的线性组合是否为0做假设检验（即所谓的Contrasts），多用于各组样本容量不等时的比较；
9、 Dunnett法：常用于多个实验组与一个对照组间的比较，因此使用此法时，应当指定对照组；
10、 S-N-K法：它是根据预先制定的准则将各组均数分为多个子集，然后利用StudentizedRange分布进行假设检验，并根据均数的个数调整总的犯一类错误的概率不超过α；
11、 Tukey法：这种方法要求各组样本容量相同，它也是利用StudentizedRange分布进行各组均数间的比较，与S-N-K法不同，它是控制所有比较中最大的一类错误（即甲类错误）的概率不超过α；
12、 Duncan法：思路与S-N-K法相似，只不过检验统计量服从的是Duncan′s Multiple Range分布；
13、 还需注意的是，SPSS同时给出了方差不齐性时的4种检验方法，但从接受程度和稳定性看，方差不齐性时尽量不做多重比较。
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