对LSD和Bonferroni的解释如下：
•LSD. Uses t tests to perform all pairwise comparisons between group means. No adjustment is made to the error rate for multiple comparisons. Used for pairwise
comparison. This test does not control the overall probability of rejecting the hypotheses that some pairs of means are different, while in fact they are equal.
•Bonferroni. Uses t tests to perform pairwise comparisons between group means, but controls overall error rate by setting the error rate for each test to the experimentwise error
rate divided by the total number of tests. Hence, the observed significance level is adjusted for the fact that multiple comparisons are being made. Used for pairwise comparison.
扩展资料；
在spss统计分析中，方差分析在比较均值菜单和一般线性模型菜单中都可以做，单因素方差分析一般称为单因素Anova分析，单变量方差分析一般称为一般线性模型单变量分析。
这两种方法既有区别又有联系，在统计学中，这两种分析方法统称为方差分析，在spss中由于线性模型的引入，才有所区分，那么这两种分析方法在具体应用中有什么样的区别和联系？
二者的适用情况是什么？分析结果有何异同？下面将进行详细介绍。
【基本概念】
方差分析（analysisof variance，Anova）是对总体均值的比较，其目的是检验平均值之间的差异是否具有统计学意义。
单因素方差分析（One-wayAnova），是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异。
与之对应的是多因素方差分析，需要说明的是：这里的单因素与多因素是针对自变量而言的，因变量可以有多个，但只有一个自变量（spss里称为因子）。
单变量方差分析: 即单因变量方差分析，单变量对应的英文名称为“univariate”,其实际含义是“只有一个因变量的方差分析模型”，是检验几个分类变量对单个因变量均值的影响。
与之相对应的是多变量方差分析。需要说明的是：这里的自变量（spss里称为因子，又包括固定因子和随机因子）可以有多个，但只有一个因变量。
参考资料；百度百科-spss