LSD是多重检验比较的方法一直，目的是对每个因素的均值逐对进行比较，以判断具体是哪些水平间存在显著差异。第1个因素和第2、3两个因素间有显著的差异（看显著性那栏，＜0.05），其他各因素间差异不显著。
是否是把A作为因素，B作为结果做出来的一组数列矩阵，如果是这样，那么就是类似于在不同的A条件下，检测B的结果是否具有差异性，如果条件A没有做重复，那么两两之间无法进行方差分析；
如果将50个数据定义为一组，每组之间进行方差分析，可以进行比较，那比较结果会自由度会是49/（总数N-50），需要查找一下F49，N-50，0.05以及F49，N-50，0.01的值，然后于输出结果中的F值进行比较，最后分析是否具有显著性或者极显著差异。
扩展资料：
假设检验是推断统计中的一项重要内容。在假设检验中常见到P 值( P-Value，Probability，Pr)，P 值是进行检验决策的另一个依据。
P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P <0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。实际上，P 值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。
P < 0.01 时样本间的差异比P < 0.05 时更大，这种说法是错误的。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。
参考资料来源：百度百科-单因素方差分析
您好，使用SPSS进行单因素方差分析结果解读如下：
在SPSS中生成的分析结果表格主要有描述表格、方差齐性检验表格、ANOVA表格。
1、从描述表格可以看到数据共有2组，每组9个ALT数据，平均值和标准差第一组大于第二组。
2、从方差齐性检验可以看出，在给定显著性水平为0.05的前提下，无论是基于平均数还是中位数等，分析出的显著性都远大于0.05，因此可以认定数据满足方差齐性，可进行单因素方差分析。
3、ANOVA表格即单因素方差分析表，第二栏为偏差平方和，组间为150.222，组内为1777.778，总计1928；第三栏为自由度，组间自由度为1，组内自由度为16，总计17。
第四栏为均方，是平方和和自由度的商，组内均方是150.222，组间均方是111.111，二者的比值就是第五列的F值，即1.352，它对应的P值也就是第六列的值，即显著性为0.262，大于给定的显著性水平0.05，故应拒绝原假设，说明组间有显著差异。