医学数据多个样本均数间的多重比较之LSD
在我们的文章《单因素方差分析的理论与实践》（点击即可观看）中，我们了解了单因素方差分析的基本应用。在医学研究中，当方差分析的结果为拒绝H0接受H1时，只能说明g个总体均数不相等，但并不能明确说明具体是哪两组总体均数不相等，因此需要做多个样本均数间的两两比较或多重比较（multiple comparison）。
多个样本均数间的多重比较方法有LSD-t检验、Dunnet-t检验和SNK-q检验。下面，我们来看看多个样本均数间的LSD-t多重比较的基本原理、适用范围及其在SPSS中的操作步骤。
一、适用条件
①LSD-t检验适用于一对或几对在专业上有特殊意义的样本均数间的比较。
②各组样本均来自于正态分布的总体。
③各组样本是方差齐的。
④因变量为连续数值型变量。
二、案例解读
某机构欲研究一种新药对某疾病的临床疗效，共选择了60名高血压患者，采用完全随机设计方法将患者等分为3组，一周后观察患者的恢复情况，通过疗效得分反映治疗的效果。现需要研究3个处理组之间有无差别。
（1）在SPSS中的具体操作
①依次点击“分析——比较平均值——单因素ANOVA”。
②出现“单因素方差分析”窗口。
③将“疗效得分”放入“因变量列表”框中，将“用药分组”放入“因子”框中。
④点击“事后多重比较”，选择“LSD”和“Tamhane’s”。
⑤点击选项，然选择“方差同质性检验”，点击“继续”。
⑥点击 “确定”，得到检验结果。
（2）结果解读
①首先，查看“方差同质性检验”表，表中显著性值P=0.187＞0.05，即接受原假设，认为各处理组的总体方差是齐的。
②其次，查看“ANOVA”表，可知显著性为0.577，说明各处理组对疾病的治疗效果不存在显著性差异。
③最后，查看“多重比较”表，从多重比较表可以进一步看出各用药组两两之间均不存在显著性差异。
三、小 结
本文对多个样本均数间的多重比较的LSD-t检验方法的基本原理和应用进行了介绍，后续，我们会更新多个样本均数间多重比较的Dunnet-t检验和SNK-q检验等医学统计文章及视频案例教程，敬请关注！
参考文献：
1、孙振球,徐勇勇.《医学统计学 第4版》.人民卫生出版社.
2、邱皓政.《量化研究与统计分析》.重庆大学出版社.
版权说明：本文系杏花开医学统计原创文章