单因素方差分析进行多重比较

单因素方差分析后进行多重比较能确定具体组间差异。常见方法有Tukey HSD、Bonferroni和Duncan检验。Tukey检验适用于所有组两两比较，控制整体误差率。Bonferroni方法通过调整显著性水平减少假阳性，适合少量比较。Duncan检验允许逐步比较，发现显著差异模式。这些方法帮助研究者确定哪些组别均值真正不同，而不仅仅是整体存在差异。Excel、SPSS和R软件都能轻松执行这些分析，输出清晰的比较结果。

多重比较结果需要结合效应量解读。Cohen's d值0.2表示小效应，0.5中等，0.8大效应。实际应用中，药物试验比较不同剂量组效果，教育研究比较教学方法成效，产品质量检验比较不同生产线表现。这些分析帮助决策者确定最优方案，避免仅凭显著性判断做出错误结论。报告结果时应同时呈现统计显著性和实际意义，确保结论既有统计支持又有实用价值。