新手求问一个关于多重比较 方差不齐性的问题
首先审稿人指出我A,B,C,D处理组中，A 1474.48±83a B 177.22±26.27b C 52.04±2c； D 12.27±1.95c
C和D应该是有显著性差异的 而不是同样的下标
可是我用SPSS基本所有假定等方差的方法 （如LSD， DUNCAN, Tukey）都试过，首先方差齐次性检验就显著，说明方差差距大，造成结果也就是C和D没有显著性差异。
但是我觉得我的数据是解释的通的啊，因为四个处理，使平均值本身差异就很大，平均值大的方差大也说的过去啊。
因为涉及到要给审稿人一个合理的解释，所以我考虑了有以下几个解决办法：
1、把A处理组换个平行样本，缩小方差，使之符合方差齐次性，直接解决，但麻烦在于不知道怎样给审稿人一个合理的解释；
2、有使用对数转换数据的方法缩小方差，能够解决问题。麻烦在于这个方法算不算耍赖，不知在SCI中统计学方面是否立得住脚，最好有文献支撑；
3、直接使用SPSS ANOVA里面的不假定等方差分析，例如Games-Howell,可以达到想要的结果。问题在于同样不知道在SCI方面是否立得住脚，我看很多文献上大多是用的假定等方差的方法。
哎 都是自己给自己挖的坑，本来不是个问题，还得想办法费劲去解释，希望写SCI的小伙伴一定要注意，吸取教训。
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若是不是同质性的，那么有选择非同质性下面的选项方法去模拟。结果不会差别很大
可以数据两两t检验，但必须先开展方差齐性检验，如果方差齐，那就用等方差的两两t检验；如果不齐，用方差不等的两两t检验。用EXCEL里面的数据分析，完全可以进行统计。
这样子就没问题了。
肉眼观察， 你这A, B，C，D之间都具有显著性差异。
明白您的意思，但问题关键是两两t检验用在多组数据比较（一般都采用ANOVA）中，是否是一种被广泛认可的方式？这样子处理多组数据是否在统计学意义上站得住脚，毕竟大多文献涉及到多组数据的都是使用ANOVA的
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