Anova
費舍爾的迷幻藥真的像他們說的那麼糟糕嗎？
當我們對兩組進行實驗（小樣本量（通常每個治療組的樣本量約為 7~8））時，我們使用 t 檢驗來檢驗差異。但是，當我們執行 ANOVA（顯然對於兩個以上的組）時，我們會使用 Bonferroni（LSD/# of pairwise comparisons）或 Tukey’s 作為事後的東西，作為一名學生，我已經被警告不要使用費雪最小顯著性差異(LSD)。
現在的問題是，LSD 類似於成對 t 檢驗（我是對的嗎？），所以它唯一沒有考慮的是我們正在進行多重比較。如果方差分析本身很重要，那麼在處理 6 個組時，這有多重要？
或者換句話說，使用 Fisher 的 LSD 是否有任何科學/統計原因？
Fisher 的 LSD 確實是一系列成對 t 檢驗，每個檢驗都使用來自顯著 ANOVA 的均方誤差作為其匯總方差估計（並自然採用相關的自由度）。方差分析顯著是該檢驗的一個附加限制。
它僅在 3 個組的特殊情況下將家庭錯誤率限制為 alpha。Howell 在他的著作《行為科學基礎統計》第 8 版的第 16 章中對它是如何做到的有一個非常好的和相對簡單的解釋，David C. Howell 。
以上 3 組 alpha 迅速膨脹（正如@Alexis 上面指出的那樣）。這當然不適合 6 組。我相信正是這種有限的適用性導致大多數人建議忽略它作為一種選擇。