单因素方差分析的事后多重检验中LSD，tukey等应该在什么情况使用？
10 个回答
事后检验基于方差分析基础上进行，进一步分析两两组别之间的差异对比。
多重比较的方法非常多，但功能均一致，仅在个别点或使用场景上有小区别，当前SPSSAU共提供LSD，Scheffe，Tukey，Bonferroni校正，Tamhane T2总共最为常见使用的五种方法，该五种方法如何选择说明如下表格所示：
以及如果出现方差分析结果不显著就不要进行事后检验了，即使事后检验分析呈现出显著性，但方差分析不显著也没有太大意义。
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一般先进行方差分析，如果说结果显著，想要进一步分析具体差异可以进行事后多重比较。
推荐使用SPSSAU进行事后多重比较，点击一下就可以得到分析结果。
单因素方差分析：
从上表中可以发现F值为14.223，以及p值远小于0.05所以模型显著，不同组别的X对Y有显著性差异。不同组别间是否存在显著性差异呢？这时需要利用事后多重比较进行分析。
分事后多重比较分析路径：SPSSAU【进阶方法】→【事后多重比较】；
SPSSAU共提供8种事后多重比较的分析方法，如下：
LSD方法
最常用的方法,检验效能高，对差异最为敏感，一般对比组别较少时使用。
Scheffe
使用相对保守，适用场景一般为各组别的样本数量不相同时使用，检验效能最高。
Tukey
各组别样本相同时使用。
bonferroni校正
使用相对较为保守，对比组别数量较少时使用。
tamhane t2
方差不齐时使用，如果方差不齐，但是还是希望进行多重比较则可以考虑此种办法。
SNK Q检验
在利用SNK Q检验进行多重比较之前，须先将要比较的各组均数从小到大依次排列，适用于多组之间两两比较。
Duncan检验
用于多个均数的两两比较，常用于探索性研究。
事后多重比较
因为组别只有三个，所以选择LSD方法进行研究，结果如下：
针对组别1、组别2、组别3两两进行分析对比发现组别1和组别2以及组别1和组别3的p值均小于0.05具有显著性差异也即说明组别1和组别2、组别1和组别3对因变量有显著性差异。