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Fisher的LSD是否像他们所说的那样糟糕？
当我们在两组上进行实验（小样本量（通常每个治疗组的样本量约为7〜8））时，我们使用t检验来检验差异。但是，当我们执行方差分析（显然用于两个以上的小组）时，我们使用类似Bonferroni（成对比较的LSD /＃）或Tukey的方法，并且作为一名学生，我已经被警告远离使用费舍尔最小有效差（LSD）。 现在的问题是，LSD类似于成对t检验（是吗？），因此它唯一不能解释的是我们正在进行多次比较。如果说ANOVA本身很重要，那么当与6个小组打交道时，这有多重要？ 换句话说，使用Fisher的LSD是否有科学/统计上的理由？