方差分析后两两比较，究竟应该用哪种方法？ | 统计小食

 统计小食（4）

现在方差分析以及多重比较是常用的一套分析方法，我们往往在方差分析出现P<0.05的情况下，开展多重比较，诸如LSD，SNK等方法，但是，多重比较方法太多了。

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哪种方法适合你呢？

现在本人根据相应的教材提出以下几点建议：

1.首先，要弄清楚多重比较是事先比较，还是事后比较；所谓的事前比较，往往是在研究设计时，白底黑字写清楚的统计分析计划；事后，则是分析时再提出的分析内容。

2. 相类似，要思考好，多重比较是验证性的还是探索性的。其中，验证性研究一般是事前比较，探索性一般是事后比较，当然，这不绝对。

3. 常用的事前比较方法有LSD、和Dunnett法，两种方法各有使用途径。常用的事后比较方法有SNK、Duncan、Turkey、Scheffe法。

4.如果比较的各组样本量相等，Tukey法效率较高，所以样本量相似的时候，可以采用Tukey方法；如果样本量不同，则推荐Scheffe。SNK国内文献介绍多，国外反而用的少，SPSS也不推荐SNK（它无法给予更多的两两比较结果与置信区间）

5. 事前事后比较都通用的方法是Bonferroni。Bonferroni方法较为保守，但最为流行。

6. a 分割的方法也是多重比较的一种方法，一般a'=a/比较次数。而Bonfferoni方法就是近似于a 分割的结果。但a 分割方法比较灵活，有些时候开展比较不一定完全是两两比较。

7.  Bonferroni方法有一个缺点，就是比较次数10次以上时，结果过于保守。一般情况下，比较次数10次以上时，我们采用Sidak方法来代替Bonfferroni方法

8.上述这些方法，使用的前提是各组均满足正态性和方差齐性，若满足正态性而不满足方差齐性时，由于方差分析的结果比较稳健，故有研究者提出此时适宜采用Games-Howell、Tamhanes' T2等多重比较方

法。

9.按照新英格兰医学杂志的建议，如果事后比较，不建议提供P值，只提供置信区间。（《新英格兰医学杂志》宣布弱化P值的地位）

总结：

事前比较用LSD，和对照组比较的用dunnet-t比较，事后比较样本量相等用Tukey，不等的可以用Scheffe, Duncan等方法；方差不齐的可以用Games-Howell方法；需要相对保守的方法但是最主流的方法是Bonfferoni（无论事前，事后）；挑选组别比较的（比如四组，只比较2次）用a分割的方法。