有一个基本问题，我无法完全理解。我有5个独立的小组，想知道这些小组中的哪一个是不同的。所以我有两个选择： 1.做单向anova然后进行事后测试（例如Tukey） 2.只需进行多重t检验，然后使用pairwise.t.test调整p值 我该走哪条路？这两种方法有什么不同？
后续问题：如果这5组是依赖组（重复测量）， 那么做这些比较的正确方法是什么？这些群体独立时有什么不同吗？
提前感谢您的专家意见。
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这主要取决于您对哪些组彼此不同的预测是先验的（在您看到数据之前做出的）还是事后的（仅在您看到数据之后进行）。如果在开始收集数据之前，您有一些特定的预测，即某些组会高于或低于其他组，那么您确实应该使用预先计划的对比（在某些条件下可以简化为简单的t检验）。
另一方面，如果您认为某些群体可能不同，但您不知道哪些群体，那么您应该进行整体方差分析，然后进行某种形式的校正测试。像Tukey的测试和具有校正p值（Bonferroni）的t检验这样的测试都是相同的，因为它们校正了考虑统计上显着差异所需的水平。区别在于用于进行校正的方法。
Bonferroni纠正了多项测试。 Tukey（等人）纠正了多项测试和测试的事后性质。
您会发现此页面对于如何通过重复措施完成所有这些操作非常有用：David Howell's Page on How to do Multiple Comparisons with Repeated Measures