进行多重比较常用的检验方法是

‘壹’ 多重比较名词解释

1. 多重比较是在方差分析之后进行的，它是对各样本平均数之间是否存在显着差异进行的一系列假设检验的统称。
2. 方差分析能够判断不同总体平均数之间是否存在差异，而多重比较则可以进一步识别具体哪些平均数之间存在显着差异，哪些则没有。
3. 进行多重比较时常用的方法包括：Newman-Keuls检验、Duncan检验、Tukey检验、Dunnett检验以及Scheffé检验等。
4. 这些检验方法各自有不同的理论基础和适用条件，因此在选择时需要根据具体的研究情况来决定。

‘贰’ 生物统计学什么是多重比较

在统计学中，多重比较是指对多个平均数进行两两之间的相互比较。这种比较是数据分析中不可或缺的一部分，尤其是在处理实验数据时。多重比较的目的是找出哪些平均数之间存在显着差异。

多重比较的方法有很多种，其中三种常用的方法分别是：最小显着差数法（LSD法）、复极差法（q法）和Duncan氏新复极差法（SSR法）。LSD法是一种简单直接的方法，它利用t检验来确定两组平均数之间的显着性差异。这种法适用于样本量较大且方差齐性的情况。

复极差法（q法）是另一种常用的多重比较方法，它通过计算极差来确定显着性差异。这种方法适用于多个平均数之间的比较，尤其在方差不齐时更为适用。

Duncan氏新复极差法（SSR法）是一种更为复杂的多重比较方法，它结合了极差法和LSD法的优点，通过计算极差来确定显着性差异，并通过调整显着性水平来控制错误发现率。这种方法适用于处理多个平均数之间的比较，尤其在多个组别之间存在复杂关系时更为有效。

这些多重比较方法各有特点，选择哪种方法取决于具体的数据情况和分析需求。在实际应用中，选择合适的多重比较方法对于准确地解释实验结果至关重要。

‘叁’ 方差分析中方差齐性时常用的多重比较检验方法有哪些

1、图基法(Tukey's Method)又称T多重比较法，是用来比较均值 和 (g≠h)的所有可能的两两差异的一种联立检验( a simultaneous test) ( Tukey,1953)。目标是为所有两两比较构建100(1-α)%的置信区间。

这种方法的基础是学生化的极差分布( studentized range distribution)。令r为从均值为μ、方差为σ2的正态分布中得到的一些独立观察的极差(即最大值减最小值),令v为误差的自由度数目(多重比较中为N-G)。

2、谢弗法( Scheffé's method) 又称S多重比较法，也为多重比较构建一个100(1 -α) %的联立置信区间( Scheffé,1953,1959)。区间由下式给出:

表示自由度为G-1和N-G的F分布的100(1 -α)百分数点。

谢弗法更具有普适性，因为所有可能的对比都可用它来检验统计显着性，

而且可为参数的相应线性函数构建置信区间

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图基法和谢弗法的比较

作为两种主要的多重比较方法，图基法和谢弗法各有其优缺点，总结如下：

1、谢弗法可应用于样本量不等时的多重比较，而原始的图基法只适用于样本量相同时的比较。

2、在比较简单成对差异( simple pairwise differences)时，图基法最具效力，给出更窄的置信区间，虽然它对于广义比对( general contrasts) 也可适用。

3、与此相比，对于涉及广义比对的比较，谢弗法更具效力，给出更窄的置信区间。

4、如果F检验显着，那么谢弗法将从所有可能的比对(contrasts)中至少检测出一对比对是统计显着的。

5、谢弗法应用起来更为方便，因为F分布表比图基法中使用的学生化极差分布更容易得到。

6、正态性假定和同方差性假定对于图基法比对于谢弗法更加重要

‘肆’ 生物统计题：用LSD法、SSR法、和q法对数据进行多重比较

1. SSR（新复极差法）：比较两组治愈率时，假设H0: π1=π2（两组治愈率相同），H1: π1≠π2（两组治愈率不同），α=0.05。由于T最小值为14.5＞5，不需校正。计算得到χ2=1.07，自由度v=1。查卡方界值表，p＞0.05，因此不拒绝H0，接受H1，即可以认为两组治愈率存在差异。
2. LSD法、q法：Duncan于1955年提出的新复极差法（SSR法）和Tukey于1949年提出的q法都是用于多重比较的统计方法。
3. 多重比较法的要求：与方差分析法相同，即随机变量服从正态分布，方差齐同，观测值独立。
4. 多重比较法的方法：
- LSD法：要求组间样本数相同，适用于指定组间的比较检验。
- Tukey法（q法）：适用于组间完全对等关系的情况，前提是组间具有相同样本数。
- Bonferroni法：LSD法的改良法，适用于全体组间比较检验。
- Scheffe法：适用于需要进行全体组间比较检验。当需要比较的个数多于平均值个数时，比Bonferroni法更容易得到明确判断。在检定结果不存在有意差时，也能判断某组间是否存在有意差。
参考资料来源：网络-Scheffe成对比较检验。