请问单因素方差分析总体无差异，但两两比较却显示有差异，如何下结论？ 单因素方差分析显示不显著，同类子集显示显著，怎么回事？
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\u5f88\u6b63\u5e38\uff0c\u7b97\u6cd5\u4e0d\u4e00\u6837\uff0c\u4e00\u822c\u5355\u56e0\u7d20\u65b9\u5dee\u5206\u6790\u663e\u793a\u4e0d\u663e\u8457\uff0c\u4e0d\u518d\u8fdb\u884c\u4e24\u4e24\u6bd4\u8f83
如果是这样，可能这种两两比较的方法相对比较宽松（相对于保守或称严格的方法而言），两两比较的方法很多，你可以多看几个，看看是不是仍然显示是有差异的。同时这样的矛盾也说明可能你这个效应就介于显著与不显著之间的边缘地带。这个时候最好参考其他统计量，特别是效应量（effect size），方差分析通常采用eta平方，你可以看看你的分析中效应量是否足够大，你可以认为确实有差异，如果不够大，可能这个差异即便显著也没有太大意义。关于效应量的评判标准，可以自行下载相关的中文文献，很多的。
以单因素方差分析为准，应当是无差异的。
但两两比较有差异，可能是你选择的方法过于灵敏，如LSD法，会导致更容易使得P＜α，得到有差异的结果。
但也说明样本处于有无差异的模糊地带，最好的方法是增加样本量重新试验。
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