1、单因素方差分析：这是一种基础的统计方法，用于检测三个或更多组数据的均值是否存在显著差异，ANOVA的结果表明至少有两组之间存在显著差异，那么接下来可以使用多重比较测试来确定具体是哪两组之间存在差异。2、TukeysHSD：这是在ANOVA之后使用的多重比较方法之一，可以同时比较所有的组别对，控制第一类错...

示总体数据。三组数据两两对比可以使用下标字母来表示不同数据之间的比较，如用X1、X2、X3表示三个不同的样本数据，用Y表示总体数据，这样可以更加清晰地区分不同数据之间的关系。

该数据比较可用卡方检验。卡方检验是一种用于比较两个分类变量之间是否存在显著差异的统计方法，可以用于比较三组数据两两之间的差异。卡方检验可以将每个观察结果与预期结果之间的差异计算出来，并通过计算这些差异的概率来判断观察结果是否具有统计学意义。如果观察结果与预期结果之间的差异具有统计学意义，则...

LSD检验在多组数据比较中具有较高的可靠性和准确性，因此可以用来进行三组数据的两两比较。

2. 经 ANOVA（或 Kruskal-Wallis test）检验差异有统计学意义（alpha = 0.05），需要对每两个均数进行比较，需要采用上图所述“两两比较方法”，而不能直接对每两组数据进行t-test（或 Mann-Whitney U-test），因为会增加犯 I 类错误 的概率：例如三组数据资料，ANOVA结果显示 p < 0.05；然后...

可以。用什么方法比较对分析结果检验，在不在一个表都没有关系的。但是t检验的两两比较，虽然会更容易显著，但由于需要多次两两对比，其实是提供了一个更加宽松的统计假设，会使本身可能并没有差异的几组数据也显著，ABC三组数据用方差分析才正规。

模型总体的方差显著性 虽然显著，但是也跟0.05很接近了，再结合多重比较的两辆比较都不显著 说明数据是否显著还有待于进一步确认，可以采用其他的多重比较方法来看

是的。一般来说，如果三组间方差分析无差异，那么两两比较就无差异的，但是并不100%是这样的。

双总体检验 双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体t检验又分为两种情况，一是样本t检验（各实验处理组之间毫无相关存在，即为样本），该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性；一是配对样本t检验，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同...

我最近在研究高斯混合模型和K-means算法 你想要的数据对比可能涉及的知识点：矩阵模型的构造，复合函数求偏导 建议查找机器学习 聚类分析相关文献