SPSS多重比较常用方法总结

1. 1LSD法最小显著差异法,公式为:它其实只是t检验的一个简单变形,并未对检验水准做出任何校正,只是在标准误的计算上充分利用了样本信息, 为所有组的均数统一估计出了一个更为稳健的标准误,其中MS误差是方差分析中计算得来的组内均方,它一般用于计划好的多重比较。由于单次比较的检验水准仍为,因此可认为LSD法是最灵敏的。1. 2 Bonferroni法该法又称Bonferroni t检验,由Bonferroni提出。用t检验完成各组间均值的配对比较，但通过设置每个检验的误差率来控制整个误差率。若每次检验水准为,共进行m 次比较,当H0 为真时,犯类错误的累积概率不超过m,既有Bonferroni不等式m成立。=m=C2k=2k ( k - 1), t =( XA - XB )S dAB,S dAB = MS误差1nA+1nB但是该方法在样本组数较小时效果较好,当比较次数m 较多时,结论偏于保守。1. 3Sidak法它实际上就是Sidak校正在LSD法上的应用,即通过Sidak校正降低每两次比较的类错误概率,以达到最终整个比较的类错误概率为的目的。即= 1 - (1 -) 2 / k ( k - 1) ; t =( XA - XB )S dAB,S dAB = MS误差1nA+1nB。计算t统计量进行多重配对比较。可以调整显著性水平，比Bofferroni方法的界限要小。1. 4Student2Newman2Keuls法( SNK法)q = ( XA - XB ) /MS误差21nA+1nB,它实质上是根据预先制定的准则将各组均数分为多个子集, 利用Studentized Range分布来进行假设检验,并根据所要检验的均数的个数调整总的类错误概率不超过。用student range分布进行所有各组均值间的配对比较。如果各组样本含量相等或者选择了（差异较小的子集）的均值配对比较。在该比较过程中，各组均值从大到小按顺序排列，最先比较最末端的差异。1. 5Dunnett2t检验t =Xi - X0Sd i, Sdi =MS误差21n1+1n0, 常用于多个试验组与一个对照组间的比较,根据算得的t值,误差自由度误差、试验组数k - 1以及检验水准查Dunnett2t界值表,作出推断。1. 6Duncan法(新复极差法)（SSR）指定一系列的“range”值，逐步进行计算比较得出结论。q= ( XA - XB ) /MS误差21nA+1nB算得q值后查q界值表。1. 7Tukey检验T = qa ( k,)MS误差n,式中qa ( k,) 为水准上, 处理组数为k及误差自由度为时,由多重比较q界值表中查得的q临界值(表中组数a即为k) 。当比较的两组中A组的均数XA 与B组的均数XB 之差的绝对值大于或等于T值, 即| XA - XB | T时,可以认为比较的两组总体均数A 与B 有差别;反之,尚不能认为A 与B 有差别。该方法要求各组样本含量相同,且一般不会增大型错误的概率。用student range统计量进行所有组间均值的配对比较，用所有配对比较误差率作为实验误差率。1. 8Scheffe检验检验统计量为F,计算公式为:F =( XA - XB ) 2MS误差1nA+1nB( k - 1)即当| XA - XB | F(1,2)MS误差1nA+1nB( k - 1)时,可以认为在水准上,比较的两组总体均数A 与B 有差别。k为处理组数, F(1,2)为在水准上,方差分析中的组间自由度为1 (1 = k