LSD是统计中方差分析后的比较分析，即t检验（成对平均差分检验）。经方差分析，如果三所学校之间存在差异，则可利用LSD进一步了解两所学校之间是否存在显著差异。这是一种比较粗糙的测试方法，容易导致无显著差异。作为一个显著的区别。
Tamhan’s也是一种方差分析后的时间比较方法。只有在样本方差不同的情况下才有可能进行这种检验，这种方法不需要进行数据转换的直接检验。
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方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：
1、实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。
2、随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。
总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。
组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。
另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。
MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。
参考资料来源：百度百科—LSD
参考资料来源：百度百科—最小显著差异
参考资料来源：百度百科-方差分析
LSD是统计中方差分析后的比较分析，即t检验（成对平均差分检验）。经方差分析，如果三所学校之间存在差异，则可利用LSD进一步了解两所学校之间是否存在显著差异。这是一种比较粗糙的测试方法，容易导致无显著差异。作为一个显著的区别。
Tamhan’s也是一种方差分析后的时间比较方法。只有在样本方差不同的情况下才有可能进行这种检验，这种方法不需要进行数据转换的直接检验。
扩展资料：
统计学LSD提出背景：
1935年费希尔提出了最小显著性差异法LSD，t检验完成了组间的匹配比较，灵敏度高。
不同水平之间的平均值略有差异。然而，这种方法并不能控制和调整第一类丢弃错误的概率。alpha可以指定0到1之间的任何有效级别，默认值为0.05。
邓内特t检验是一种特殊的LSD形式，用来检验实验组和对照组之间的差异。然而，LSD在实践中并不常用，但邓内特t检验（对照组比较）和NK Q检验（两种比较）却具有不可磨灭的历史意义。
参考资料：百度百科—LSD
参考资料：百度百科—最小显著差异
本回答被网友采纳LSD是在方差分析之后所做的事后比较分析，也就是t检验法（逐对平均数差异检验），如三校之间总体方差分析后有差异，可用LSD进一步了解两两学校之间有无显著差异，这是一种比较粗糙的检验方法，容易导致没有显著差异的当做为有显著差异。
Tamhan's也是方差分析后的时候比较方法，只是有前提为样本方差不同质时可做此检验，并且此法不需做数据转换直接检验。
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LSD，最小显著性差异法，是Fisher于1935年提出的。用T检验完成各组间的配对比较，检验的敏感性高，各个水平间的均值存在微小的差异也有可能被检验出来，但此方法对第一类弃真错误的概率不进行控制和调整。α可指定0～1之间任何显著性水平，默认值为0.05。
单因素方差分析后两两比较平均值，如果每个组的数据都是n，则LSD的标准误为
Dunnett's t 检验是LSD的特殊形式，检验第i组实验组和对照组间的差别。但它有特殊的临界值 实践中一般不选用LSD，而选用Dunnett's t 检验（对照组比较）和SNK q检验（两两比较），但是LSD的历史意义是不可磨灭的。
参考资料来源：百度百科-LSD
本回答被网友采纳那你帮我看看我做的结果，说明什么问题呢？
