LSD事后检验（LSD post hoc test）是由Least Significant Difference（最小显著差异）所命名，也是一种常见的多重比较方法。与Tukey事后检验类似，LSD事后检验也是用于确定两个或多个组别之间的显著差异。通常在方差分析中，如果存在方差齐性假设，则使用LSD事后检验。

    数据说明：

    背景说明：

    该方差分析是针对不同年级学生在多个项目上的表现进行的。我们有四个年级（1、2、3、4），并对其中的SAS总分进行了评估。

    方差分析的目的是确定不同组别之间是否存在显著差异，并进一步了解在各个项目中不同组别之间的差异程度。通过比较平均值、标准差、F值和p值，我们可以判断组别对于不同项目的影响以及它们之间的比较结果。

    此外，我们还进行了LSD事后多重比较以深入探究不同组别之间的平均差异。通过比较不同组别之间的平均差、p值和差值，我们可以进一步了解不同组别之间在各个项目上的具体差异情况。

    分析结果如下所示：

结果显示，变量SASSAS总分里，项4 和 项2 没有显著差异，项4的平均值为70.849，项2的平均值为83.500，其平均值差值为12.651，p值为 0.257>0.05。

结果显示，变量SASSAS总分里，项4 和 项3 没有显著差异，项4的平均值为70.849，项3的平均值为70.957，其平均值差值为0.107，p值为 0.977>0.05。

结果显示，变量SASSAS总分里，项4 和 项1 没有显著差异，项4的平均值为70.849，项1的平均值为90.500，其平均值差值为19.651，p值为 0.080>0.05。

结果显示，变量SASSAS总分里，项2 和 项3 没有显著差异，项2的平均值为83.500，项3的平均值为70.957，其平均值差值为12.543，p值为 0.275>0.05。

结果显示，变量SASSAS总分里，项2 和 项1 没有显著差异，项2的平均值为83.500，项1的平均值为90.500，其平均值差值为7.000，p值为 0.652>0.05。

结果显示，变量SASSAS总分里，项3 和 项1 没有显著差异，项3的平均值为70.957，项1的平均值为90.500，其平均值差值为19.543，p值为 0.090>0.05。

    参考文献：

    [1]Armstrong R A. When to use the Bonferroni correction[J]. Ophthalmic & Physiological Optics the Journal of the British College of Ophthalmic Opticians, 2015, 34(5):502-508.

    [2]张厚粲, 徐建平. 现代心理与教育统计学.第3版[M]. 北京师范大学出版社, 2009.

    [3]颜虹,徐勇勇. 医学统计学.第3版[M].人民卫生出版社,2017.

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