方差分析中均值比较的方法.docx

方差分析中均值比较的方法最近看文献时，多数实验结果用到方差分析，但选的方法不同，主要有LSD, SNK-q,TukeyHSD法等，从百度广库里找了一篇文章，大概介绍这几种方法，具 体公式不列了，软件都可以计算这几种方法主要用于方差分析后，对均数间进 行两两比较均数间的两两比较根据研究设计的不同分为两种类型：一种常见于探索性 研究，在研究设计阶段并不明确哪些组别之间的对比是更为关注的，也不明确哪 些组别问的关系已有定论、无需再探究，经方差分析结果提示 “ 概括而言各组 均数不相同”后，对每一对样本均数都进行比较，从中寻找有统计学意义的差异： 另一种是在设计阶段根据研究目的或专业知识所决定的某些均数问的比较．常见 于证实性研究中多个处理组与对照组、施加处理后的不同时间点与处理前比较 最初的设计方案不同．对应选择的检验方法也不同．下面分述两种不同设计均 数两两比较的方法选择1.事先计划好的某对或某几对均数间的比较：适用于证实性研究在设计 时就设定了要比较的组别，其他组别间不必作比较常用的方法有： Dunnett-t 检验、LSD-t 检验(Fisher ' s least significant difference t test)。

这两种方法不管方差分析的结果如何一一即便对于P稍大于检验水平a进行所 关心组别间的比较1.1 LSD-1检验即最小显著法，是Fisher于1935年提出的，多用于检验 某一对或某几对在专业上有特殊探索价值的均数间的两两比较,并且在多组均数 的方差分析没有推翻无效假设H0时也可以应用该方法实质上就是t检验，检 验水准无需作任何修正,只是在标准误的计算上充分利用了样本信息，为所有的 均数统一估计出一个更为稳健的标准误，因此它一般用于事先就已经明确所要 实施对比的具体组别的多重比较由于该方法本质思想与 t 检验相同，所以只 适用于两个相互独立的样本均数的比较LSD法单次比较的检验水准仍为a ， 因此可以认为该方法是最为灵敏的两两比较方法•另一方面，由于LSD法侧重于 减少第II类错误，势必导致此法在突出组间差异的同时,有增大I类错误的倾 向1.2 Dunnett-t (新复极差法)检验，Duncan 1955 年在 Newman 及 Keuls 的 复极差法(muhiple range met hod)基础上提出，该方法与Tukey法相类似适用 于n-1个试验组与一个对照组均数差别的多重比较，多用于证实性研究。

Dunnett-t统计量的计算公式与LSD-t检验完全相同实验组和对照组的样本均数和样本含量需特别指出的是Dunnett—t检验 有专门的界值表，不同于t检验的界值表一般认为，比较组数k±3时，任何两个样本的平均数比较会牵连到其它平 均数的对比关系，而使比较数再也不是两个相互独立的样本均数的比较.这是LSD-t无法克服的缺点Dunnett一t针对这一问题提出.在同一显著水平上两个 均数的最小显著差数随着这二个平均数在多个平均数中所占的极差大小而不同， 根据不同平均数间的对比关系来调整相应的显著差别(critical range)的大小2.多个均数的两两事后比较：适用于探索性研究，即各处理组两两问的对 比关系都要回答，一般要将各组均数进行两两组合，分进行检验常用的方法 有：SNK—q(Student—Newman—Keuls q)法、Duncan 法、Tukey 法和 Scheffe 法 值得注意的是，这几种方法对数据有具体的要求和限制而文献中我最常见的是 Tukey 法与 SNK—q 法，2.1 SNK—q 检验对于SNK—q检验，检验的统计量是q,所以又称为q检验SNK—q检验的原 理是根据所包含不同数目的平均数的极差调整各自的显著性水准，限制了实验的 误差.保证在做所有比较时，不易犯第1类错误。

2.2 Tukey 法Tuke 丫法(Tukey'S Hones tly Significa nt Diference Tukey's HSD)的原 理与SNK-q检验基本相同，但是，该方法要求各比较组样本含量相同，它将所 有对比组中I类错误最大者控制在a之内研究显示：这种方法有较高的检验效能(与LSD法比较)，具有很好的稳定 性，适用于大多数场合下的两两比较，计算简便但是，Tukey法是基于比较组 全部参与比较这一假设下进行的，因此在只比较指定的某几组总体均数时并不适 用，建议选择Dunnett法或者是Bonferroni方法，因为这两种方法会给出较高 效能的检验结果2.3 Scheffe 法与一般的多重比较不同，Scheffe法的实质是对多组均数间的线性组合是否 为0进行假设检验，多用于对比组样本含量不等的资料在单因素的多重比较问 题中，除了要逐对比较因素水平的平均效应之外，有时还有可能要比较因素水平 平均效应的线性组合例如将有基本相同的因素水平平均效应的几个组，构成一 个综合组因此可能检验这样的假设：显然，前面讨论的参数的两两比较属于一类特殊的对比Scheffe法可以同 时检验所有可能的对比，即同时检验任何一组对比。

Scheffe法的优点是可以检 验任意的线性对比在这方面，Tukey法不如Scheffe法但是在单纯作逐对因 素效应均值的比较时,Schefe法的效率不如Tukey法高也就是说，Schefe法更 易于将显著的差异判定为不显著(Tukey法认为)在实际场合，当单纯作逐对均 值比较时，建议用Tukey法；而当要做多个一般的线性对比检验时就要用 Scheffe 法Scheffe法检验实质上对F值进行了简单的校正，将比较的组数纳入考虑的 范畴，该方法的检验统计量代表了最大可能的累积I类错误的概率遗憾的是， 由于控制I类错误时的“矫枉过正”.会最终导致较大的II类错误的概率3.探索性研究和证实性研究均适用的检验方法：3.1 Bonferroni t 检验基本思想是:如果三个样本均数经AN0VA检验差异有统计学意义(a=0. 05)， 需对每两个均数进行比较，共需比较的次数为3次，由于每进行一次比较犯I类 错误的概率是a=0. 05，那么比较3次至少有一次犯I类错误的概率就是： a'=l-0.953^0.1426>0.05因此，要使多次比较犯I类错误的概率不大于原 检验水准a，现有的检验水准应该进行调整，用a'=a/m作为检验水准的调 整值，两两比较得出的P值与其进行比较。

该方法的思想适用于所有的两两比较, 并且该方法的适用范围很广，不仅仅限于方差分析，例如相关系数的检验和卡方 检验也适用Bonferroni t检验的方法和思想容易理解，操作简便，但是严格 地控制了 I类错误的同时增大了 II类错误的发生概率，在结论的给出方面是一种 比较保守的方法3.2 Sidak 检验该方法通过Sidak校正降低每次两两比较的I类错误概率，以达到最终整个 比较的I类错误发生率不超过a的目的Bonferroni t检验与Sidak检验相似，Bon.ferroni t检验是检验的近似计 算，但是由于Bonferroni t检验在计算上容易实现，所以应用较广相比较而 言，Bonferroni t检验在给出推断结论时更为审慎不容易得到拒绝零假设的 结果两种检验在对比组数增加、比较组不独立时，推断结论更趋保守以上方法都必须在满足方差齐性的前提条件时才可以应用，另外还有一些方 法是在不满足方差齐性时多重比较的方法：Tamhane's T2,Dunne tt s's T3, Games-Howell， Games-HowellTamhane's T2是一种基于t检验原理的两两比较方法。

该方法比较保守Dunne tt s's T3 则是以最大的 t 值(stu den tized maximum modulus)为基础 的Games-Howell检验方法是比较宽大的一种两两比较方法Games-Howell方 法将方差不齐的组数作为一个影响因素纳入考虑范畴严重的方差不齐和样本含 量过小都会使I类错误的概率增加Games-Howell检验基于Welch's对t检验的自由度进行校正，并使用了学生化极差作为统计量该检验适用于样本含量小 且方差不齐（轻度方差不齐例外）时的情况该方法是方差不齐时的一种较好的方 法Dunnett's是一种基于学生化极差的适用于方差不齐情况时两两比较的方。