建议你还是用SPSS或者SAS做吧
要不就手动算，呵呵，DPS不太好

DPS不太好的啊，这样的啊，我只会用这个呢，DPS怎么不好拉。。。谢谢哈

---------- 查了一些资料后，看到有这样的说法：---------------

Duncan、LSD、SNK 都是多重比较的方法，但是几种比较的精度不一样。

一般来说从不严格到严格可以分为Duncan、LSD、SNK。

而且，多重比较的结果一定要注明是用那种方法比较的，因为duncan法成立的，snk不一定成立，而snk成立的duncan法一定成立。


------------- 以下是baidu来的：-------------

两两比较方法不下10种，解释如下：

以前的经典方法：
1，SNK法（student newman keuls）最常用，其控制1类错误。但随两两比较次数增多而假阳性增高，所以当比较次数多时所有权威统计软件均不推荐此法。

2，LSD法，t检验的变形，敏感度最高（放大1类错误，但2类错误极小），如果LSD检不出差别，那就真没差别了。

目前观点：
1，存在明确对照组，几个组间（尤其是和对照组）的比较：LSD法
2，多个均数间两两比较，各组人数相等：Tukey法
3，其他情况（比如人数不等）宜用：Scheffe法

组不多，推荐采用SNK。至于是否用LSD就看研究的目的了，是否强调和对照组的比较，是否需要控制2类错误，是的话就用后者。总之，无论用以上那种，都没有原则上的错误，只需要注意一下方差齐性的问题就可以。

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另：只有one-way ANOVA分析的时候用Duncan。

太感谢了，虽然统计学的不好，你说的还是有些听不懂，但还是对我来说很有用的，谢谢哈

我统计学得也不好，本科的时候没好好学，现在正在狂啃书。




------------------又找了一些：------------------------


1.连续性资料

1.1 两组独立样本比较

1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。

1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。

1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。



1.2 两组配对样本的比较

1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。

1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。



1.3 多组完全随机样本比较

1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。

1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。



1.4 多组随机区组样本比较

1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。

1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。



****需要注意的问题：******

（1）        一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。

（2）        当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。

**绝不能对其中的两组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确**

（3）        关于常用的设计方法：多组资料尽管最终分析都是采用方差分析，但不同设计会有差别。常用的设计如完全随即设计，随机区组设计，析因设计，裂区设计，嵌套设计等。

[ Last edited by td0605 on 2008-5-25 at 20:09 ]，

这位朋友好勤奋啊

我有一个新问题哦，是不是样本越多DPS处理出来的结果误差就越大呢，我发现有的数据DPS做出来是差异不显著的，但就拿两个出来方差比较时差异可能是及其显著的，唉，真麻烦，我主要是很多样本和一个样本做比较的，这样一来有的数据得另外拎出来重做了。。。