SPSS 教程简版（5）：方差分析后两两比较，究竟应该用哪种方法？

为什么两两比较不能用t检验

怎么比较？两组均数比较，我们之前讲过用t检验，这里可以直接用t检验吗？

不能！多组数据两两比较用t检验会增加一类错误α，也就是假阳性错误。这意味着本来你的研究应该是阴性结果，但如果两两比较用t检验，您的结果可能就是阳性。

原理如下：当有k个均数需作两两比较时，同时比较的次数共有c= k(k-1)/2。设每次检验所用Ⅰ类错误的概率水准为α，累积Ⅰ类错误的概率为α’，则在对同一实验资料进行c次检验时，在样本彼此独立的条件下，根据概率乘法原理，其累积Ⅰ类错误概率α’与c有下列关系： α’＝1－(1－α)c 例如，设α＝0.05，c=3(即k=3)，其累积Ⅰ类错误的概率为α’＝1－(1-0.05)3=1-(0.95)3 = 0.143

本来假设检验假阳性错误是5%，现在有14.3%，太多了。容易把阴性结果说成阳性！虽然，可能发表文章是很有利的，但是这是不合适的。

所以统计学引入了一些多重比较的技术，来防止过高的假阳性概率。

如何SPSS进行基本的多重比较

由于本文是SPSS入门，我主要介绍SPSS菜单式的统计算法来控制一类错误。常见的统计算法诸如LSD，SNK等方法。SPSS列举很多方法，总共有14种，分为方差齐性的方法和方差不齐的两类。

分析—比较均值—单因素ANOVA检验

多重比较在F检验基础上进行，所以多重比较的SPSS分析路径基本与F检验一致

① 对比：此入口可以选择某2组进行t检验（即上文所提的人工规避法进行比较），结论与常规的t检验一致，由于篇幅限制，不再进行说明。

② 事后比较：英文为Post HocComparison。所谓事后比较，俗称马后炮分析，指的是一个研究项目设计时未制定比较的组别和方法，而在统计分析阶段进行任意组别的两两比较，没有很强的针对性。不过，这一入口中的方法，不全都属于事后比较的方法（下文有具体介绍）。以下是点击“事后比较”后的中英文界面：

英文列表

中文列表

（1）Bonferroni分析结果

大多数多重比较无论是结果还是结论呈现方式与Bonferroni相似，因此本文只列出Bonferroni的结果。

注意：此处显著性即P值，此处检验水准α无需进行α分割处理，一类错误经由统计算法校正，因此P0.05）。

（2）Dunnet t检验分析结果

本处以0.05个单位剂量组为对照，其它两组分别与之比较。结果显示，1个单位和0.5个单位剂量组48小时部分凝血活酶时间存在着统计学差异（P=0.003）、2个单位与0.05个单位剂量组48小时部分凝血活酶时间没有统计学差异（P=0.368）。

由此可见，不同的多重比较方法结果存在着一定的差异。

多重比较方法的选择

基本的多重比较方法中，优先选择相对保守但是最主流的方法Bonfferoni（无论事前，事后），这种方法不仅适合于事先，也适合于事后，且这种方法可以不用各组完全进行两两比较，可以挑选若干组在调整α值后进行比较。

事前比较可用LSD，和对照组比较的用dunnet-t比较，但是LSD假阳性概率过大，一般只在比较次数较少的情况下进行（不高于3次）。

事后比较样本量相等用Tukey，不等的可以用Scheffe, Duncan等方法； 方差不齐的可以用Games-Howell等方法

郑老师选择

多重比较还是太复杂，估计你还是不懂。如果还是什么都不知道，我这里提供给几条做法。这些做法为本人习惯，并非100%正确，请谨慎使用。

1.在一项研究的设计阶段，在方案数指出多重比较方式方法

2.推荐使用Bonferroni（即 α方法）。

3.超过4组数据多重比较时，不要全部进行两两比较（全部两两比较要进行10次），挑选若干组进行比较，采用 α分割法控制一类错误。

4.在统计学方法写出多重比较的方法和方式，如果是事后比较，指出你的研究结果为探索性的结果。

5. 临床试验研究多结局指标时，区分主要结局指标和次要结局指标，分别考虑两类结局指标的多重比较方法。主要结局指标如果只有一个，可以不进行多重比较，次要结局多个时，也可以不进行多重比较，但在统计方法写出“该结果为探索性的分析结果”。

6.观察性研究多结局指标时，可不进行多重比较。

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