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lsd最小显著差异法
LSD（Least Significant Difference）最小显著差异法也叫罗辛校正法，是一种无分组、比较均值和标准差的统计方法，是用途最广泛的单因素多水平组间比较的相关性分析方法之一。
LSD方法的基本原理是：假定检验的比较性水平有k个，样本数n1，n2，…，nk，则假定总的可变度的公共方差的无限大极限是：准则根据总方差计算每个水平组之间认为统计显著不同的最低阈值，即最小显著差异D0，这个D0值既依赖于组K之间可变度的公共方差S2，又依赖于比较性水平K个，以及组内样本数量。
其中，D0的计算公式如下：
D0=tα/2*√[ (K*(K+1)) / (6*N) ] * S2
其中，tα/2为样本量为N，且α为显著性水平的自由度为N-1的t分布的双侧阈值；K为比较性水平的数量；N为总样本数；S2为横截面的总方差。
这里的D0可看作是判定两个样本均值之间是否显著差异的统计量，如果某两个样本均值之间的绝对差值大于这个量值，则这个两个样本均值间是显著差异的。
一般来说，所求D0与比较性水平K个，以及组内n1，n2，.., nk样本数量相关，反映了显著性的容易程度，当K值越大或者组内样本越少，那么反对某一均值差异的能力越大，总方差越小，所需的LSD会越大。另外，LSD还依赖于α水平的值，如果α水平比较高，那么说明一定量的差异也需要越大，这就意味着需要更大的LSD值才能成立差异有效性。
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