（1）如果你在设计开始时就明确了打算比较哪几个组，那么采用LSDt 检验就可以。
在这种情况下， 一般需要你在设计时就对a进行分配，如打算比较两次，可能每次比较都分配a=0.025, 这样两次比较合起来总的Ⅰ型错误率仍是5%, 所以可用LSD t 检验。但如果你一开始并没有对a 进行分配，每次比较仍按0.05 的检验水准，那么最后用LSDt 检验时仍需用Bonferroni 法进行校正。
（2）如果你在设计之初并没有什么想法，而是等数据出来进行了分析后才有了一些两两比较的想法（这也是现实中更常见的清形），具体选择如下：
• 如果比较的组数较多（如4组以上），想执行两两比较的话，则建议首选Tukey法（虽然Tukey 法仅用于各组例数相等的情形，但大多数软件中给出的Tukey法是指对Tukey 修正的Tukey-Kramer 法，可用于例数不等的况）或REGWQ法，这两种方法效率较高。
• 如果比较组数不是很多（如3组），则Tukey 法和Bonferroni 法均可作为首选。
• 如果你不仅想执行两两比较，还想进行其他比较方式，如一个对照组与另外两个试验组的均值比较(A 与B+C/2 比较），则建议选择Bonferroni 法或Scheffe法。如果比较次数很多，则不建议首选Bonferroni 法。
• 如果有明确的一个对照组和多个试验组，分别比较各试验组与对照组，则首选Dunnett法。
• 如果各组例数相差较大，尤其方差相差明显，则可以考虑Games-Howell 法。
• 如果不是进行组间比较，而是进行多指标筛选，尤其在指标很多的时候（如几千个），则可考虑FDR 法、Holm 法或Hochberg 法。
上述只是一个很笼统的比较，至于具体的方法精髓，后续会做相关研究。
统计学（67）-多重比较方法的选择建议
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