lsd方法检验步骤

A. LSD值

最小显着差法(LSD法)

B. 统计学怎样用方差分析方法检验有无显着差异性

什么是方差分析
方差分析（ANOVA）又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fister发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。
由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显着影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显着影响因素的最佳水平等。方差分析是在可比较的数组中，把数据间的总的“变差”按各指定的变差来源进行分解的一种技术。对变差的度量，采用离差平方和。方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和，这是一个很重要的思想。
经过方差分析若拒绝了检验假设，只能说明多个样本总体均数不相等或不全相等。若要得到各组均数间更详细的信息，应在方差分析的基础上进行多个样本均数的两两比较。

1、多个样本均数间两两比较
多个样本均数间两两比较常用q检验的方法，即Newman-kueuls法，其基本步骤为：建立检验假设-->样本均数排序-->计算q值-->查q界值表判断结果。

2、多个实验组与一个对照组均数间两两比较
多个实验组与一个对照组均数间两两比较，若目的是减小第II类错误，最好选用最小显着差法（LSD法）；若目的是减小第I类错误，最好选用新复极差法，前者查t界值表，后者查q'界值表。

方差分析的基本思想
基本思想：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
下面我们用一个简单的例子来说明方差分析的基本思想：
如某克山病区测得11例克山病患者和13名健康人的血磷值（mmol/L）如下：
患者：0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11
健康人：0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87
问该地克山病患者与健康人的血磷值是否不同？
从以上资料可以看出，24个患者与健康人的血磷值各不相同，如果用离均差平方和（SS）描述其围绕总均数的变异情况，则总变异有以下两个来源：
组内变异，即由于随机误差的原因使得各组内部的血磷值各不相等；
组间变异，即由于克山病的影响使得患者与健康人组的血磷值均数大小不等。
而且：SS总=SS组间+SS组内 v总=v组间+v组内
如果用均方（即自由度v去除离均差平方和的商）代替离均差平方和以消除各组样本数不同的影响，则方差分析就是用组内均方去除组间均方的商（即F值）与1相比较，若F值接近1，则说明各组均数间的差异没有统计学意义，若F值远大于1，则说明各组均数间的差异有统计学意义。实际应用中检验假设成立条件下F值大于特定值的概率可通过查阅F界值表（方差分析用）获得。

方差分析的应用条件
应用方差分析对资料进行统计推断之前应注意其使用条件，包括：
1、可比性。若资料中各组均数本身不具可比性则不适用方差分析。
2、正态性。即偏态分布资料不适用方差分析。对偏态分布的资料应考虑用对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等变量变换方法变为正态或接近正态后再进行方差分析。
3、方差齐性。即若组间方差不齐则不适用方差分析。多个方差的齐性检验可用Bartlett法，它用卡方值作为检验统计量，结果判断需查阅卡方界值表。

方差分析主要用于：
1、均数差别的显着性检验；
2、分离各有关因素并估计其对总变异的作用；
3、分析因素间的交互作用；
4、方差齐性检验。

方差分析的主要内容
根据资料设计类型的不同，有以下两种方差分析的方法：
1、对成组设计的多个样本均数比较，应采用完全随机设计的方差分析，即单因素方差分析。
2、对随机区组设计的多个样本均数比较，应采用配伍组设计的方差分析，即两因素方差分析。

两类方差分析的基本步骤相同，只是变异的分解方式不同，对成组设计的资料，总变异分解为组内变异和组间变异（随机误差），即：SS总=SS组间+SS组内，而对配伍组设计的资料，总变异除了分解为处理组变异和随机误差外还包括配伍组变异，即：SS总=SS处理+SS配伍+SS误差。整个方差分析的基本步骤如下：
1、建立检验假设；
H0：多个样本总体均数相等；
H1：多个样本总体均数不相等或不全等。
检验水准为0.05。
2、计算检验统计量F值；
3、确定P值并作出推断结果。

C. LSD法的具体步骤

下面我们以学生成绩单为例，给出通常采用的两种方法。第一种方法是先按数学等级由高到低将学生记录分成A、B、C、D、E五个子序列，然后再分别对每个子序列按英语成绩由高到低排序，这样就会得到一个优先按数学等级排序，在数学等级相同的情况下，再按英语等级排序这个就是LSD排序法

D. 如何做事后检验.具体spss步骤

1、在spss主页中输入数据，直接通过分析窗口选择非参数检验那里的相关样本。

E. SNK法、LSD法、Dunnett-t检验区别是什么

区别如下：

1、SNK为Student-Newman-Keuls三人姓氏的缩写，检验统计量为q ，亦称q检验，适用于多个均数的两两比较，常用于探索性研究。 只告诉有无差异，不提供精确P值。

2、LSD为最小显着差异（least significant difference）t检验。适用于某一对或几对在专业上有非凡价值的均数间差别的比较。

3、课本上在进行两两比较用的是SNK，但是有人认为SNK出现假阳性的机率高。进行两两比较的时候，假如是验证性研究用Bonferroni(LSD)比较好，假如是探索性研究且各组人数相同用TurKey法较好，其他的用scheffe较好。

(5)lsd方法检验步骤扩展阅读：

1、 Dunnett-t 检验又称为：新复极差法检验。是一种方差分析中均值比较的方法。由Duncan 1955年在Newman及Keuls的复极差法（muhiple range method）基础上提出。

3、 Dunnett-t 统计量的计算公式与LSD-t 检验完全相同。Dunnett法则适用于多个实验组均数与对照组均数间的比较。

4、LSD-t 检验，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。

F. 统计学中LSD是什么意思 Tamhan's又是什么意思呢

LSD是统计中方差分析后的比较分析，即t检验（成对平均差分检验）。经方差分析，如果三所学校之间存在差异，则可利用LSD进一步了解两所学校之间是否存在显着差异。这是一种比较粗糙的测试方法，容易导致无显着差异。作为一个显着的区别。

Tamhan’s也是一种方差分析后的时间比较方法。只有在样本方差不同的情况下才有可能进行这种检验，这种方法不需要进行数据转换的直接检验。

(6)lsd方法检验步骤扩展阅读

方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：

1、实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。

2、随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。

总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。

组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。

另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。

MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。

G. 什么是最小显着差法

多重比较有多种方法,主要三种:最小显着差数法（LSD）、复极差法（q）和Duncan氏新复极差法(SSR)。

最小显着差数法 (least significant difference)

简称 LSD法，实质上是t测验。

程序：处理间 F测验显着的前提下，计算出显着水平为α的最小显着差数LSD α ；任何两个平均数的差数 ，如其绝对值≥LSD α ，即为在α水平上显着；反之，则为在α水平上不显着。该法又称为F测验保护最小显着差数法(Fisher's Protected LSD, FPLSD)

H. 单因素方差分析的分析步骤

例5.1某军区总医院欲研究A、B、C三种降血脂药物对家兔血清肾素血管紧张素转化酶（ACE）的影响，将26只家兔随机分为四组，均喂以高脂饮食，其中三个试验组，分别给予不同的降血脂药物，对照组不给药。一定时间后测定家兔血清ACE浓度（u/ml），如表5.1，问四组家兔血清ACE浓度是否相同？
本例的初步计算结果见表5.1下部，方差分析的计算步骤为
1）建立检验假设，确定检验水准
H0：四组家兔的血清ACE浓度总体均数相等，μ1=μ2=μ3=μ4
H1：四组家兔的血清ACE浓度总体均数不等或不全相等，各μi不等或不全相等
α=0.05
2）计算统计量F值
按表5.2所列公式计算有关统计量和F值
=5515.3665
ν总=N-1=26-1=25
ν组间=k-1= 4-1=3
ν组内=N-K=26-4=22
表5.3例5.1的方差分析表
变异来源
总变异
8445.7876
25
组间变异
5515.3665
3
1838.4555
13.80
组内变异
2930.4211
22
133.2010
3）确定P值，并作出统计推断
以= 3和= 22查F界值表（方差分析用），得P <0.01，按0.05水准拒绝H0，接受H1，可认为四总体均数不同或不全相同。拒绝或者接受均值相等的结论是最关键的一环。也是最主要的目标。分析的目的就是想知道，究竟有没有差异。
其中不论是统计软件的结论还是人工计算，对于这个问题的结果，有几种说法，现在归纳如下：
①是否接受零假设：零假设也称为无效假设，对于具体的问题，许多都是一个模式，但是，也不能脱离具体问题，例如，消费者的对于一个问题的评价在四组中有没有差别，专业术语就是是否存在差异。如果，只有二组，就可以用简单的参数检验。但是这里有四组，所以，必须使用方差分析。零假设是消费者对于一个问题的评价在四组中没有差别。好的，结果，最重要的P值也是统计表格的Sig值，如果小于0.05,就是推翻零假设，结论就是有区别，P值越小代表区别越大。还有一例，方差齐性：所有的分析当然希望方差齐性，这里，零假设并不总是不如人愿，零假设是方差齐性。如果小于0.05，说明方差不齐，所以并不是所有的小于0.05是研究者希望看见的。实际上，方差分析适用条件不是非常严格，例如对正态来说，只要不是严重的偏态，如果样本量比较大，结果都跟稳定。对于方差齐性问题，只要所有组中最大最小方差之比小于3，检验结果也非常稳定。
数学原理就是小概率反证法，置信区间一般设为95%，所以，才以0.05为分水岭，究竟拒绝还是接受零假设。这个零假设意义重大。
②是否有统计意义：如果P值小于0.05，就有统计意义，说明得到想要知道和证明的东西，有继续深入分析的必要，也就是，如果大于0.05，说明，所有组别都没有差别，也就根本不用二二比较。如果根据数据背景 ，也有收获，就是，根本不用再研究，因为没有差别。或者，再重新抽样变换方法再研究。例如，在控制其他作用因素后，激素水平是否的确在二组间存在差异。这个例子是属于医学统计的，在病人的化验单上，不仅有激素水平，还有五花八门的指标例如血脂，血糖，肌酐，白细胞等等，这些所有的指标都可以作为统计的对象，分为二组或者多组，进行差别分析。所以，方差分析的应用范围很广。
注意：根据方差分析的这一结果，还不能推断四个总体均数两两之间是否相等。如果要进一步推断任两个总体均数是否相同，应作两两比较
二二比较：在做统计分析时候，需要有一些专业知识，但是，如果有些原理不知道，可以每一个都试一试。尤其对于复选框。然后将各种方法的结果进行对比，找出不同，并且找出不同的原因。
二二比较有将近二十种不同的方法，建议就是，都选，然后比较结果。这里特别要提的方法也是最重要的方法是spss的LSD.LSD的方法敏感度最高，总的二类错误非常小，如果这种方法没有检验出差别，结果100%没有差别。有时，许多方法都是大同小异，就类似于在系统中设置的小数点不同，结果有些轻微差异。举一反三，在许多统计软件的方法中，也需要知道一些方法背景，然后到统计软件操作。也就是几秒钟出来结果，挨个试，再跟理论对比。
注：由于很多符号无法显示 请参阅附图

I. 生物统计题：用LSD法、SSR法、和q法对数据进行多重比较

SSR（新复极差法）：假设H0:设两者治愈率相同，即π1=π2，H1：两者治愈率不同，即π1≠π2。α=0.05。T最小值为30×70÷145=14.5＞5，不需校正。

χ2=(53×13-17×62)(53×13-17×62)×145/(115×30×70×75)=1.07 自由度v=1。然后查卡方届值表得p＞0.05,所以不可以拒绝H0，接受H1即可以认为两者治愈率有差别。

LSR法检验统计量计算有Duncan于1955年提出的新复极差法（SSR法）和Tukey于1949年提出的q法：

SSR=（xi.-xj.）/SE~SSR（p，fe）

q=（xi.-xj.）/SE~q（p，fe）

SE=（MSe/r）开平方

(9)lsd方法检验步骤扩展阅读：

多重比较法要求的条件与方差分析法相同，即随机变量服从正态分布，方差相齐和观测值的独立性。

多重比较法的方法

（一）LSD（Least Significant Difference）法

要求组间的标本数必须相同，适用于被指定组间的比较检定。

（二）Tukey法

这个方法也被称作Tukey（a）法，适用于将进行比较的组间完全对等关系的情况，具有相同的标本数是进行检定的前提。

（三）Bonferroni法

这个方这是LSD法的改良法，适用于全体组间比较检定。

（四）Scheffe法

适用于需要进行全体组间比较检定。Scheffe技在需要进行比较的个数多于平均值个数时，比BonfeDoni法更容易得到明确的判断。另外，在万检定的结果不存在有意差时，也可以判断某组间是否存在有意差等特点。