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方差分析时,如果因素主效应有显著影响,则需要对因素水平进行两两比较,以确认因素水平间的具体差异。

这个过程也叫作多重比较。

SPSS提供14种用于方差齐次的多重比较方法,还有4种方差不齐情况下的多重比较方法,共18种,看似方法众多,实则给用户造成选择上的困惑,这么多的方法,我应该选哪一种呢?

今天小兵整理4篇好文章分享给大家。


方差分析后的两两比较方法选择,真的无迹可寻吗?

↑↑↑第一篇文章我推荐阅读冯国双老师的经验之谈,首发于小白学统计微信号。以下信息比较关键:

(1)国内医学统计课本中最喜欢介绍的3种方法:LSD、SNK和Bonferroni法。冯老师具体分享了3种方法的使用经验。

(2)国内课本上不大介绍但是国外介绍比较多的几种方法:Tukey法、Scheffe法、Dunnett检验法。

(3)最后冯老师自己总结的:如果各组例数相等,建议首选Tukey法;如果例数不等,建议首选Scheffe法(如果比较组数不多,如3组,Bonferroni法也可以作为首选);如果要分别比较每个试验组与对照组,建议采用Dunnett法;如果各组方差相差较大,建议采用Games-Hotwell法。


常用的多重比较统计方法

↑↑↑第二篇文章我推荐阅读统计咨询微信号邹亚明老师发布的文章。邹老师首先回答了为何要进行多重比较,引出第一类错误和第二类错误,然后具体列举事前比较的常用方法有LSD法、Dunnett-t检验,事后比较的常用方法有SNK法、Turkey法、Scheffe法;事前比较和事后比较都可以采用的方法有Bonferroni法、Sidak法。


样本均数间的多重比较,你想知道的都在这里!

↑↑↑第三篇文章来自医咖会微信号,文中提到证实性研究常用方法有LSD-t检验法和Dunnett-t检验法。这2种方法不管方差分析结果如何,即使P值稍稍大于检验水准,也可以进行所关心组别间的比较。而探索性研究的常用方法有SNK-q检验法、Tukey法和Scheffe法。

并且文章还具体给出案例来说明问题。


理论|方差分析多重比较的选择

↑↑↑第四篇文章选择医研经纬微信号,文中关于多重比较方法的选择是这么小结的:

(1)方差齐,各组样本量相同——Turkey;

(2)方差齐,若多个实验组与对照组比较——Dunnett法;

(3)方差齐,样本量不同——Scheffe;若组数较少,可以使用Bonferroni法;

(4)方差不齐,样本量小——Games-Howell;

并且具体讨论了每一种方法的适用条件,优缺点。


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