注意：

方差分析的結果拒絕H0，接受H1，不能說明各組總體均數間兩兩都有差別。如果要分析哪些兩組間有差別，可進行多個均數間的多重比較（見本章第五節）。當k=2時，隨機區組設計方差分析與配對設計資料的t

檢驗等價，有。

第五節

多個樣本均數間的多重比較

（multiplecomparison）

當方差分析的結果為拒絕H0，接受H1時，只說明k個總體均數不全相等。若想進一步了解哪些兩個總體均數不等，需進行多個樣本均數間的兩兩比較或稱多重比較。適用條件：多重比較不能用兩樣本均數比較的t檢驗！

若用兩樣本均數比較的t檢驗進行多次重復比較，將會加大犯Ⅰ類錯誤（把本無差別的兩個總體均數判為有差別）的概率。

例如，有4個樣本均數，兩兩組合數為，若用t檢驗做6次比較，且每次比較的檢驗水準定為α=0.05，則每次比較不犯Ⅰ類錯誤的概率為（1－0.05），6次均不犯Ⅰ類錯誤的概率為，這時，總的檢驗水準變為，比0.05大多了。因此，樣本均數間的多重比較不能用兩樣本均數比較的t檢驗。一、SNK-q檢驗

（Student-Newman-Keuls）適用于多個樣本均數兩兩之間的全面比較。檢驗統計量q的計算公式為檢驗界值查p442附表4。表中a為比較的組數。例9-5對例9-1資料，問慚后2小時血糖下降值三組總體均數兩兩之間是否有差別？H0：μA=μB，即任兩對比較組的總體均數相等，H1：μA

≠μB

，即任兩對比較組的總體均數不相等α=0.05（A≠B）將三個樣本均數由小到大排列，并編組次：

均數(k)9.19525.80005.4300組別高劑量

低劑量對照組組次123例數n211920其他一些方法，如Duncan檢驗、Tukey檢驗、Bonferroni檢驗等，見SPSS/One-WayANOVA(orGLM)/PostHoc….二、Dunnett-t檢驗適用條件：適用于k-1個實驗組與一個對照組均數差別的多重比較，檢驗統計量為Dunnett-t。

式中:

計算公式為：完全隨機設計方差分析表中的組內誤差均方檢驗界值查p443-444附表5.1\5.2。

，為第T個實驗組的樣本均數和樣本例數；，為對照組的樣本均數和樣本例數。

例9-6對例9-2資料，問A、B方案分別與C方案（對照組）總體均數是否有差別？H0：μi=μ0，即任一實驗組與對照組的總體均數相等H1：μiμ0，即各實驗組與對照組的總體均數不等α=0.05一、LSD-t檢驗

（leastsignificantdifference）適用范圍：一對或幾對在專業上有特殊意義的樣本均數間的比較。檢驗統計量LSD-t的計算公式為式中

完全隨機設計方差分析表中的誤差均方注意：

三、Bonfferoni法將α分解第六節

方差分析的前提條件和數據變換一、方差分析的應用條件各樣本是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態總體；各處理組總體方差相等，即方差齊性或齊同（homogeneityofvariance）。

上述條件與兩均數比較的t檢驗的應用條件相同。

二、多樣本方差齊性檢驗1.Bartlettx2檢驗2.Levene檢驗1.Bartlettx2檢驗法2.Levene檢驗資料要求：可不具有正態性。檢驗統計量：F計算公式：式中檢驗步驟：三、考察前提條件的殘差圖四、數據變換

對于偏離正態性和方差齊性條件的資料采用：1、數據變換2、非參數統計數據變換方式：1、對數變換：適用于（1）對數正態分布資料；（2）標準化差和均數成比例或CV=常數(3)曲線直線化：指數曲線2、平方根變換（1）實用于方差與均數成比例的資料，