方差分析(ANOVA)、 多重比较(LSD Duncan)、q检验(student)

方差分析（ANOVA）、 多重比较（LSD Duncan）、q检验(student)

实际研究中，经常需要比较两组以上样本均数的差别，这时不能使用t检验方法作两两间的比较（如有人对四组均数的比较，作6次两两间的t检验），这势必增加两类错误的可能性（如原先a定为0.05，这样作多次的t检验将使最终推断时的a>0.05）。故对于两组以上的均数比较，必须使用方差分析的方法，当然方差分析方法亦适用于两组均数的比较。方差分析可调用此过程可完成。

Least-significant difference(LSD)：最小显著差法。a可指定0~1之间任何显著性水平，默认值为0.05；

Bonferroni：Bonferroni修正差别检验法。a可指定0~1之间任何显著性水平，默认值为0.05；

Duncan’s multiple range test：Duncan多范围检验。只能指定a为0.05或0.01或0.1，默认值为0.05；

Student-Newman-Keuls：Student-Newman-Keuls检验，简称N-K检验,亦即q检验。a只能为0.05；(以前都以SNK法最为常用，但研究表明，当两两比较的次数极多时，该方法的假阳性非常高，最终可以达到100%。因此比较次数较多时，包括SPSS和SAS在内的权威统计软件都不再推荐使用此法。)

Tukey’s honestly significant difference：Tukey显著性检验。a只能为0.05；

Tukey’s b：Tukey另一种显著性检验。a只能为0.05；

Scheffe：Scheffe差别检验法。a可指定0~1之间任何显著性水平，默认值为0.05。

根据对相关研究的检索结果，除了参照所研究领域的惯例外，一般可以参照如下标准：

如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好的某两个或几个组间（和对照组）的比较，宜用Bonferoni(LSD)法；若需要进行的是多个平均数间的两两比较（探索性研究），且各组样本数相等，宜用Tukey法，其他情况宜用Scheffe法。

另外Equal Variances Not Assumed复选框组提供了方差不齐时可以采用的两两比较方法，一般认为Games-Howell法稍好一些。不过由于这方面统计学界尚无定论，建议最好直接使用非参数检验方法。

另外Equal Variances Not Assumed复选框组提供了方差不齐时可以采用的两两比较方法，一般认为Games-Howell法稍好一些。不过由于这方面统计学界尚无定论，建议最好直接使用非参数检验方法。