LSD法多重比较例题,tukey多重比较检验

LSD法多重比较例题,tukey多重比较检验

多样本均值之间的多种比较方法包括LSD-t检验、Dunnet-t检验和SNK-q检验。 接下来我们就来看看SPSS中LSD-t多样本均值多重比较的基本原理、适用范围和操作步骤。 1.在适用的条件下进行100次实验，F检验不会出现第一类错误，只有在比较LSD时，才会出现5次拒绝真零假设的错误，即实验的alpha值仍然是0.05。 当比较三组时，LS给出了多重比较中最好的方法。

表5-5采用LSD方法的多重比较表。从表5-4的结论可知，本例的方差是次要的，因此LSD方法不适合。 第1栏"i]品种"为参考品种，第2栏"j]品种"为对照品种。 第2栏为比较基准，多重比较的方法有很多种，本文将依次介绍LSD法、Sidak法、Bonferroni法、Dunnett法、Tukey法、SNK法、Duncan法等。 LSD法的全称是LSD法，即最小显着性差异法

1.3多种检验方法根据不同的目的和数据条件，学者们提出了多种不同的方法，主要包括以下两类：1.31成对比较方法1）LSD方法，最小显着性差异法，是最简单的示例问题方差齐性检验LSD检验事后多重比较卡方推导公式F检验统计和mary操作Ctrl+Shift+Enter高级过滤条件相同行为并集条件可重复但具有不同行为或排列

通过单向方差分析，采用LSD-t方法进行多次比较（即在"PostHoc"子对话框中勾选"LSD"），在SPSS区域中得到的多次比较结果如下：现在，我们来回答上述两个问题的答案：1、由于单次比较的显着性水平没有变化，所以LSD方法是最敏感的特设多重比较法。 Sidak方法：Sidak校正在LSD方法中的应用。 Sidak修正用于降低每对比较的"真理拒绝"错误概率，从而使得最终的比较

LSD方法侧重于减少II类错误，但可能会增加I类错误。 2）Dunnett-t检验方法：新的复数极差检验方法，统计计算公式与LSD-t检验相同，但Dunnett-t检验有特殊的边界值表。 适用于1个实验组和1个对照组。因此，任何多重比较的核心都是为了控制I型错误。如此多的多重比较方法实际上以不同的方式控制I型错误的扩展。 LSD首先要求在方差分析之前必须拒绝原假设