SPSS多重比较方法

1、SPSS 多重比较方法（信息摘自网络，仅供参考）（一）常用方法总结1.LSD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a,因此可认为LSD法是最灵敏的。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a,共进行m次比较,当Ho

2、为真时,犯I类错误的累积概率a不超过ma,既有Bonferroni不等式acontrol为单侧检验 表示处理组均数大于对照组均数。2.方差不齐时可以选用以下方法：Tamhanes T2:t检验进行配对比较。Dunnetts T3:t化最大值下的配对比较。Games-Howell:方差不具齐次性时的配对比较，方法较灵活。Dunnetts C:t化极差下的配对比较。注：在LSD以及Duncan法的计算结果的表示方法为把差异没有显著性意义的比较组列在同一列里。没有列出的其余各比较组之间差异均有显著性意义。（三）各种方法简介-21.假定方差齐性? LSD.使用t检验执行组均值之间的所有成对比较。对多个

3、比较的误差率不做调整。LSD法侧重于减少第二类错误，此法精度较差，易把不该判断为显著的差异错判为显著，敏感度最高。LSD法的使用：在进行试验设计时就确定 各处理只是固定的两个两个相比，每个处理平均数在比较中只比较一次。例如，在一个试验中共有4个处理，设计时已确定只是处理1与处理2、处理3与处理4（或1与3、2与4;或1与4、2与3）比较，而其它的 处理间不进行比较。因为这种比较形式实际上不涉及多个均数的极差问题， 所以不会增大犯I型错误的概率。? Bonferroni. Bonferroni提出，设Ho为真，如果进行m次显著性水准为a的假设检 验时，犯I类错误的累积概率a不超过ma,即有Bon

4、ferroni不等式a ma成立。所以令各次比较的显著性水准为a=0.05 /m,并规定 P 0.05 / m时拒绝 Ho,基于这样的做法，就可以把I类错误的累积概率控制在 0.05。这种对检验水准进行修正的方法叫做Bonferroni调整（Bonferroni adjustment）法， 简称Bonferroni法。使用t检验在组均值之间执行成对比较，但通过将每次检 验的错误率设置为实验性质的错误率除以检验总数来控制总体误差率。 这样， 根据进行多个比较 的实情对观察的显著性水平进行调整。 换句话 来说，Bonferroni法由LSD修正而来，通过设置每个检验的a水准来控制总 的a水准。但是

5、比较的次数越多，比较的结果越保守。Bonferroni法的应用指 征：（1）各组的样本数无论相等还是不等；（2）计划好的某两个组间或几个组间作两两比较； （4）当比较次数不多时，Bonferroni法的效果较好；（5）但当比较次数较多（例如在10次以上）时，则由于其检验水准选择得过低，结论 偏于保守，犯U类错误的概率增加，即出现较多的假阴性结果；（6）Bonferroni法比LSD法、Duncan法、SNK法偏于保守，不过，它 比Tukey法、Scheffe法要敏感。? Sidak.基于t统计量的成对多重比较检验。Sidak调整多重比较的显著性水平， 并提供比Bonferroni更严密的边界。

6、? Scheffe.（最常用，不需要样本数目相同）为均值的所有可能的成对组合执行并 发的联合成对比较。 使用F取样分布。 可用来检查组均值的所有可能的线性 组合，而非仅限于成对组合。Scheffe的应用指征：（1）各组样本数相等或不 等均可以，但是以各组样本数不相等使用较多；（2）如果比较的次数明显地大于均数的个数时，Scheffe法的检验功效可能优于Bonferroni法 和Sidak法。如均数的个数等于或小于比较的次数，Bonferroni方法较Scheffe方法佳。? R-E-G-W F.基于F检验的 Ryan-Einot-Gabriel-Welsch 多步进过程。R-E-G-W Q.基

7、于学生化范围的Ryan-Einot-Gabriel-Welsch多步进过程。? S-N-K.使用学生化的范围分布在均值之间进行所有成对比较。它还使用步进 式过程比较具有相同样本大小的同类子集内的均值对。均值按从高到低排 序，首先检验极端差分。? Tukey.（最常用，需要样本数目相同）使用学生化的范围统计量进行组间所 有成对比较。将试验误差率设置为所有成对比较的集合的误差率。Tukey的应用指征：（ 1）所有各组的样本数相等；（ 2）各组样本均数之间的全面比较；（3）可能产生较多的假阴性结论。? Tukeys b.使用学生化的范围分布在组之间进行成对比较临界值是Tukeys? Duncan.使

8、用与Student-Newman-Keuls检验所使用的完全一样的逐步顺序成 对比较，但要为检验的集合的错误率设置保护水平，而不是为单个检验的错 误率设置保护水平。使用学生化的范围统计量。? Hochbergs GT2.使用学生化最大模数的多重比较和范围检验。与Tukeys真实显著性差异检验相似。? Gabriel.使用学生化最大模数的成对比较检验， 并且当单元格大小不相等时，它通常比HochbergsGT2更为强大。当单元大小变化过大时，Gabriel 检验可能会变得随意。? Waller-Duncan.基于t统计的多比较检验；使用Bayesian 方法。? Dunn ett.将一组处理与单个控制均值进行比较的成对多重比较t检验。最后一类是缺省的控制类别。另外，您还可以选择第一个类别。双面检验任何水 平（除了控制类别外）的因子的均值是否不等于控制类别的均值。控制检验任何水平的因子的均值是否小于控制类别的均值。控制检验任何水平的因子的均值是否大于控制类别的均值。2.未假定方差齐性? Tamhanes T2 .基于t检验的保守成对比较。当方差不相等时，适合使用此检 验。? Dunne