SPSS多重比较方法

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α,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α′,共进行m 次比较,当H0 为真时,犯Ⅰ类错误的累积概率α不超过mα′,既有Bonferroni不等式α≤mα′成立。

3. Sidak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Ⅰ类错误概率,以达到最终整个比较的Ⅰ类错误概率为α的目的。即α′=

1 - (1 -α)

2 / k ( k - 1) ，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。

4. Student-Newman-Keuls法( SNK法)

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Ⅰ类错误概率不超过α。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。

5. Dunnett检验

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ν误差、试验组数k - 1以及检验水准α查Dunnett-t界值表,作出推断。

6. Duncan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。

7. Tukey检验

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。8. Scheffe检验

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。

（二）各种方法简介-1

1. 方差齐时，可选用以下方法：

LSD：least significant difference检验法，指用t检验对各组均值间进行配对比较。对多重比较误差率不进行调整。

Bonferroni：用t检验对各组间均值进行配对比较，通过设置每个检验的误差率来控制整个误差率。

Sigdk：为计算t统计量进行多重配对比较。可以调整显著性水平，比Bonferroni 方法的界限要小。

Scheffe：为对所有可能的配对组合进行同步配对比较。可以同时检验所有均数的线性组合。不单纯是配对均值的比较。

R-E-G-W F：为作Ryan-Einot-Gabriel-Welsch F检验法，用F检验进行多重比较检验。

R-E-G-W Q：为作Ryan-Einot-Gabriel-Welsch检验法，用t化极差进行多重配对比较。

S-N-K：为Student-Newman-Keuls检验法，用t化极差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用所有各组样本含量的调和平均数进行样本量估计时，用逐步过程进行齐次子集（差异较小的子集）的均值配对比较。在该比较过程中，各组均值从大到小的顺序排列。最先比较极端的差异。

Tukey：为作Tukey's honestly significant difference检验法，用t化极差统计量

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。

Tukey's-b：用t化极差分布进行组间均值的配对比较。其精确值为前两种检验相应值的平均值。

Duncan：为作Duncan's multiple range检验法指定一系列的t化极差值，逐步进行计算比较得出结论。

Hochberg's GT2：用正态最大系数进行多重比较。

Gabriel：用正态标准系数进行配对比较，在单元数较大时，这种方法较自由。Waller-Duncan：用t统计量进行多重比较检验。使用Bayesian逼近。

Dunnett：用于多个处理组与一个对照组配对比较。选定此方法后，激活下面的Control categories框，选择对照组，有两个选项Lase（默认选项）和First。

Test框内选择检验的单双侧。选项2-side表示双侧检验（默认选项）；选项control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：

Tamhane's T2：t检验进行配对比较。

Dunnett's 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。

Dunnett's 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-2

1. 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。