方差分析时，如果因素主效应有显著影响，则需要对因素水平进行两两比较，以确认因素水平间的具体差异。
这个过程也叫作多重比较。
SPSS提供14种用于方差齐次的多重比较方法，还有4种方差不齐情况下的多重比较方法，共18种，看似方法众多，实则给用户造成选择上的困惑，这么多的方法，我应该选哪一种呢？
今天小兵整理4篇好文章分享给大家。
方差分析后的两两比较方法选择，真的无迹可寻吗？
↑↑↑第一篇文章我推荐阅读冯国双老师的经验之谈，首发于小白学统计微信号。以下信息比较关键：
(1)国内医学统计课本中最喜欢介绍的3种方法：LSD、SNK和Bonferroni法。冯老师具体分享了3种方法的使用经验。
(2)国内课本上不大介绍但是国外介绍比较多的几种方法：Tukey法、Scheffe法、Dunnett检验法。
(3)最后冯老师自己总结的：如果各组例数相等，建议首选Tukey法；如果例数不等，建议首选Scheffe法(如果比较组数不多，如3组，Bonferroni法也可以作为首选)；如果要分别比较每个试验组与对照组，建议采用Dunnett法；如果各组方差相差较大，建议采用Games-Hotwell法。
常用的多重比较统计方法
↑↑↑第二篇文章我推荐阅读统计咨询微信号邹亚明老师发布的文章。邹老师首先回答了为何要进行多重比较，引出第一类错误和第二类错误，然后具体列举事前比较的常用方法有LSD法、Dunnett-t检验，事后比较的常用方法有SNK法、Turkey法、Scheffe法；事前比较和事后比较都可以采用的方法有Bonferroni法、Sidak法。
样本均数间的多重比较，你想知道的都在这里！
↑↑↑第三篇文章来自医咖会微信号，文中提到证实性研究常用方法有LSD-t检验法和Dunnett-t检验法。这2种方法不管方差分析结果如何，即使P值稍稍大于检验水准，也可以进行所关心组别间的比较。而探索性研究的常用方法有SNK-q检验法、Tukey法和Scheffe法。
并且文章还具体给出案例来说明问题。
理论|方差分析多重比较的选择
↑↑↑第四篇文章选择医研经纬微信号，文中关于多重比较方法的选择是这么小结的：
(1)方差齐，各组样本量相同——Turkey；
(2)方差齐，若多个实验组与对照组比较——Dunnett法；
(3)方差齐，样本量不同——Scheffe；若组数较少，可以使用Bonferroni法；
(4)方差不齐，样本量小——Games-Howell；
并且具体讨论了每一种方法的适用条件，优缺点。
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