文章来源：“小白学统计”公众号

两两比较方法的选择，大概是统计学界争议最多的一个话题了，直至今天，也没有一个完全统一的说法。所以，本文虽然说是两两比较方法的选择，但更多的是在基于以往文献的基础上，再结合作者本人的经验和理解，给读者一些提示。

两两比较的方法太多了，正因为太多了，所以往往大家都不知道给怎么选择。比如SAS提供了12种两两比较方法让人选择，SPSS更是毫不吝啬地给出了18种方法让你选择。我想任何一个非统计专业的人都有同一个感觉：你在耍我们吗？

毫无提示地给出10多种方法，让我一个毫无统计背景的人自己选择。就像是医生给你10多种药，一脸怜悯地对你说：回家自己看着吃啊，你觉得哪个好就吃哪个。

关键是，明知道我们没有这个判别力，为什么要给我们这么多的两两比较方法，还得让我们自己选择？正是统计学家太多了，每个人都能根据自己的理念提出一种方法，而这些方法看起来似乎都没错，那怎么办？只好都放在软件中，你自己跟着感觉走吧。

下面就来说几种比较常见的两两比较方法的选择，希望给大家稍微理清一点思路。先声明一下，以下结论是参考了不少国外课本和文献，加上自己的一点经验，而且只给出结论性的内容，不给出公式和证明，喜欢追根究底的朋友可以自己看专业书籍。

为什么要用两两比较方法呢？大多数两两比较方法的目的都是为了控制假阳性，因为两两比较次数多了，容易产生假阳性的结果。

首先说医学统计课本中最喜欢介绍的3种方法：LSD、SNK和Bonferroni法。我大概翻了一下国内的医学统计学教程，几乎都是这3种方法，但似乎都没有说什么情况下用。

LSD法其实就相当于t检验，只不过它需要在方差分析一定要有统计学差异的情况下才用。所以LSD法并没有控制假阳性错误。一般情况下，如果你在设计初期就有很明确的目的，可以考虑这种方法，因为每一对比较都是有特定意义的，不用非得控制假阳性错误。