事后多重比较方法有哪些？如何选择？如何分析？

事后多重比较方法及选择分析

在进行方差分析后，如果发现组间存在显著差异，通常需要进行事后多重比较，以确定具体哪些组之间存在显著差异。SPSSAU(在线SPSS)提供了多种事后多重比较方法，以下是常见的方法及其选择建议：

1. 常见的事后多重比较方法

SPSSAU(网页SPSS)平台提供了以下8种常用的事后多重比较方法： 

- LSD法：最小显著差异法，适用于方差齐性且组数较少的情况。 

- Scheffe法：适用于方差齐性且组数较多的情况，较为保守。 

- Tukey法：适用于方差齐性且组数较多的情况，尤其是各组样本量不等时。 

- Bonferroni校正法：适用于方差齐性且组数较少的情况，较为保守。 

- Sidak法：类似于Bonferroni校正法，但校正力度稍弱。 

- Tamhane T2法：适用于方差不齐的情况。 

- SNK法：适用于方差齐性且组数较多的情况。 

- Duncan法：适用于方差齐性且组数较多的情况。

2. 如何选择事后多重比较方法

选择合适的事后多重比较方法需要考虑以下因素： 

- 方差齐性：如果方差齐性，可以选择LSD、Scheffe、Tukey、Bonferroni、Sidak、SNK、Duncan等方法；如果方差不齐，建议选择Tamhane T2法。 

- 组数：如果比较的组数较少（如3组），可以选择Bonferroni校正法或Tukey法；如果组数较多（如4组以上），建议首选Tukey法。 

- 样本量：如果各组样本量不同，建议使用Tukey法（Tukey-Kramer法）；如果各组样本量相同，可以使用Scheffe法或Tukey法。

3. 如何分析事后多重比较结果

在SPSSAU(在线SPSS)中，进行事后多重比较后，平台会输出以下结果： 

- 均值差值：显示各组之间的均值差异。 

- 标准误（SE）：显示均值差值的标准误差。 

- t值：显示t检验的统计量。 

- p值：显示显著性水平，通常以p<0.05为显著差异。

分析步骤： 

1. 查看显著性：首先查看p值，判断各组之间是否存在显著差异。 
2. 比较均值差值：如果存在显著差异，进一步查看均值差值，了解具体差异的大小和方向。 

3. 字母标记法：SPSSAU还提供了字母标记法，通过字母标记显示哪些组之间存在显著差异。

4. 示例分析

假设我们进行了一项关于不同中学数学成绩的方差分析，结果显示不同中学间成绩有显著差异。我们选择Bonferroni校正法进行事后多重比较，结果如下表：

分析： 具体进行LSD方法进行事后多重比较：品种对于产量呈现出0.01水平显著性(F=106.968，p=0.000)，有着较为明显差异的组别平均值得分对比结果为“B组>A组;C组>A组;C组>B组”。

可通过SPSSAU可视化图形进行直观对比。

总结

在进行事后多重比较时，选择合适的方法并正确解读结果至关重要。SPSSAU(网页SPSS)提供了多种方法供用户选择，并输出详细的分析结果，帮助用户更好地理解数据。