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什么是最小显著差法（LSD）?什么时候使用?是反映2组数据间是否存在差异的么?
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什么是最小显著差法（LSD）?
什么时候使用?是反映2组数据间是否存在差异的么?
什么时候使用?是反映2组数据间是否存在差异的么?
▼优质解答
答案和解析
多重比较有多种方法,主要三种:最小显著差数法（LSD）、复极差法（q）和Duncan氏新复极差法(SSR).
最小显著差数法 (least significant difference)
简称 LSD法,实质上是t测验.
程序：处理间 F测验显著的前提下,计算出显著水平为α的最小显著差数LSD α ；任何两个平均数的差数 ,如其绝对值≥LSD α ,即为在α水平上显著；反之,则为在α水平上不显著.该法又称为F测验保护最小显著差数法(Fisher's Protected LSD,FPLSD)
最小显著差数法 (least significant difference)
简称 LSD法,实质上是t测验.
程序：处理间 F测验显著的前提下,计算出显著水平为α的最小显著差数LSD α ；任何两个平均数的差数 ,如其绝对值≥LSD α ,即为在α水平上显著；反之,则为在α水平上不显著.该法又称为F测验保护最小显著差数法(Fisher's Protected LSD,FPLSD)
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