本文目錄一覽：

• 1、SNK法、LSD法、Dunnett-t檢驗區(qū)別是什么?
• 2、什么是最小顯著差(LSD)?
• 3、方差分析的最小顯著差異法是什么意思?
• 4、SSR數(shù)理統(tǒng)計
• 5、最小差異量是什么意思

SNK法、LSD法、Dunnett-t檢驗區(qū)別是什么?

區(qū)別如下：SNK為Student-Newman-Keuls三人姓氏的縮寫，檢驗統(tǒng)計量為q ，亦稱q檢驗，適用于多個均數(shù)的兩兩比較，常用于探索性研究。 只告訴有無差異，不提供精確P值。LSD為最小顯著差異（least significant difference）t檢驗。適用于某一對或幾對在專業(yè)上有非凡價值的均數(shù)間差別的比較。

SNK為Student-Newman-Keuls三人姓氏的縮寫，檢驗統(tǒng)計量為q ，亦稱q檢驗，適用于多個均數(shù)的兩兩比較，常用于探索性研究。 只告訴有無差異，不提供精確P值。LSD為最小顯著差異（least significant difference）t檢驗。適用于某一對或幾對在專業(yè)上有非凡價值的均數(shù)間差別的比較。 提供P值。

三種方法：LSD-t檢驗， SNK檢驗， DUNNETT檢驗， 這三種方法分別用于不同的情況。LSD-t檢驗：適用于探索性研究中的 兩兩 均數(shù)比較。

多重比較方法眾多，如LSD法、Sidak法、Bonferroni法、Dunnett法、Tukey法、SNK 法和Duncan法等。LSD法，即最小顯著差異法，通過調(diào)整t檢驗的顯著性水平，對專業(yè)意義的樣本均數(shù)進行精確比較。

在選擇方法時，應(yīng)綜合研究目的、數(shù)據(jù)特性與假設(shè)的方差齊性等因素。方差齊性檢驗結(jié)果為首要考慮因素。LSD法、Bonferroni法或Dunnett法則常用于驗證性研究，而Tukey法、SNK法則適用于探索性研究。Dunnett法用于對照組與各組比較，而Scheffe法則適應(yīng)樣本量不同的兩兩比較。

【 Dunnett-t 檢驗】又稱為：新復(fù)極差法檢驗。是一種方差分析中均值比較的方法。由Duncan 1955年在Newman及Keuls的復(fù)極差法（muhiple range method）基礎(chǔ)上提出，該方法與Tukey法相類似。適用于n-1個試驗組與一個對照組均數(shù)差別的多重比較，多用于證實性研究。

什么是最小顯著差(LSD)?

1、最小顯著差數(shù)法 (least significant difference)簡稱 LSD法，實質(zhì)上是t測驗。程序：處理間 F測驗顯著的前提下，計算出顯著水平為α的最小顯著差數(shù)LSD α ；任何兩個平均數(shù)的差數(shù) ，如其絕對值≥LSD α ，即為在α水平上顯著；反之，則為在α水平上不顯著。

2、LSD是指最小顯著差異，它是統(tǒng)計學(xué)里的一種方法，用來測試多組數(shù)據(jù)是否具有顯著差異。在分析方差（ANOVA）中，如果F值顯著，則需要進行事后檢驗，以確定哪些組之間存在統(tǒng)計上顯著的差異。LSD方法可以分別將每兩組均值進行比較，判斷它們之間是否存在顯著差異。LSD方法適用于組間樣本量相等、方差相等的情況下。

3、英語中，LSD被廣泛作為least significant difference (refers to statistical test)的縮寫，中文直譯即為“最小顯著性差異（指統(tǒng)計檢驗）”。這個術(shù)語在統(tǒng)計學(xué)和學(xué)術(shù)研究中具有重要的意義，特別是在數(shù)學(xué)領(lǐng)域。LSD的全稱在學(xué)術(shù)界的流行度達(dá)到了1762次，表明它在相關(guān)領(lǐng)域被廣泛使用。

4、LSD是最小顯著差異法（Least Significant Difference）的簡稱，是一種用于比較多個平均數(shù)之間差異顯著性的統(tǒng)計方法。在統(tǒng)計學(xué)中，LSD檢驗常用于分析多組數(shù)據(jù)之間的差異。其基本原理是通過計算各組成績的均值差，并將其與標(biāo)準(zhǔn)誤進行比較，從而確定各組成績之間是否存在顯著差異。

方差分析的最小顯著差異法是什么意思?

LSD是統(tǒng)計中方差分析后的比較分析，即t檢驗（成對平均差分檢驗）。經(jīng)方差分析，如果三所學(xué)校之間存在差異，則可利用LSD進一步了解兩所學(xué)校之間是否存在顯著差異。這是一種比較粗糙的測試方法，容易導(dǎo)致無顯著差異。作為一個顯著的區(qū)別。Tamhan’s也是一種方差分析后的時間比較方法。

SPSS是一款廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)統(tǒng)計的軟件，而非一種具體的數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法。它內(nèi)置了多種數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法，其中就包括LSD方法，全稱least significant difference，即最小顯著性差異法。LSD主要用于在方差分析（ANOVA）中進行多個組數(shù)據(jù)之間的多重比較。

LSD是在方差分析之后所做的事后比較分析，也就是t檢驗法（逐對平均數(shù)差異檢驗），如三校之間總體方差分析后有差異，可用LSD進一步了解兩兩學(xué)校之間有無顯著差異，這是一種比較粗糙的檢驗方法，容易導(dǎo)致沒有顯著差異的當(dāng)做為有顯著差異。

SSR數(shù)理統(tǒng)計

SSR（regression sum of squares）為回歸平方和，SSE（error sum of squares）為殘差平方和?；貧w平方和ESS是總偏差平方和（總離差平方和）TSS與殘差平方和之差RSS，ESS= TSS-RSS。

SSR=（xi.-xj.）/SE~SSR（p，fe）其中，xi. 和 xj. 分別代表第i個和第j個處理的平均值，SE~SSR（p，fe）則是根據(jù)自由度和顯著水平p計算得到的標(biāo)準(zhǔn)誤差。

ssr服從卡方分布的原因在于，它是一種線性回歸模型的統(tǒng)計量，而線性回歸模型的擬合程度與卡方檢驗密切相關(guān)。

R是指擬合優(yōu)度，是回歸直線對觀測值的擬合程度。表達(dá)式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST 其中：SST=SSR+SSE，SST(total sum of squares)為總平方和，SSR(regression sum of squares)為回歸平方和，SSE(error sum of squares) 為殘差平方和。

遺傳圖譜是一種研究基因或遺傳標(biāo)記在染色體上的相對位置的方法，標(biāo)記間的距離通常用減數(shù)分裂中的交換頻率來表示，單位為厘摩（cM），每單位定義為百分之一的交換率。

誤差是測量測得的量值減去參考量值。測得的量值簡稱測得值，代表測量結(jié)果的量值。所謂參考量值，一般由量的真值或約定量值來表示。 對于測量而言，人們往往把一個量在被觀測時，其本身所具有的真實大小認(rèn)為是被測量的真值。殘差在數(shù)理統(tǒng)計中是指實際觀察值與估計值(擬合值)之間的差。

最小差異量是什么意思

1、最小差異量意思是在比較或測量中能夠被有效區(qū)分的最小變化量或最小差異。最小差異量表示了能夠被察覺或識別出的最小變化程度。在不同領(lǐng)域或上下文中，最小差異量的含義可能有所不同。例如，在科學(xué)研究或?qū)嶒炛校钚〔町惲恐傅氖悄軌虮唤y(tǒng)計學(xué)方法顯著檢測出的最小變化量。

2、LSD是統(tǒng)計中方差分析后的比較分析，即t檢驗（成對平均差分檢驗）。經(jīng)方差分析，如果三所學(xué)校之間存在差異，則可利用LSD進一步了解兩所學(xué)校之間是否存在顯著差異。這是一種比較粗糙的測試方法，容易導(dǎo)致無顯著差異。作為一個顯著的區(qū)別。Tamhan’s也是一種方差分析后的時間比較方法。

3、當(dāng)我們談?wù)摗白钚〉臄?shù)值”時，通常是指一個 *** 中的最小數(shù)值，也就是說，這個數(shù)值比其他所有數(shù)值都要小。例如，在一個排好序的數(shù)組中，最小的數(shù)值就是第一個元素。同樣地，如果我們考慮一個數(shù)列，最小的數(shù)值就是這個數(shù)列的第一個數(shù)字。

4、差別閾限：是剛剛能夠辨別出的兩個刺激強度的最小差異量，即辨別兩個強度不同的刺激所需要的，也稱最小可覺差。比如說手持一定重量的重物，然后逐漸增加微小的重量，當(dāng)持物者感到重量變化時，那個添加的重量就是差別閾限。絕對閾限：是指能可靠地引起感覺的最小刺激強度（物理能量）。

5、差別閾限的操作性定義是：有一半次數(shù)能覺察出差異的刺激值，也稱為最小可覺差（just noticeable difference， JND）。 例如，聽覺系統(tǒng)的絕對閾限是指剛好能被聽到的最小聲音強度。 差別閾限是指能感覺到的最小的重量差異量，如手持重物時，能感覺到重量變化的最小添加重量。