題目： 請說明下列七種檢定法之使用方法及特性：(1)Tukey 檢定法杜凱氏 HSD 法(Tukey’s Honestly Significant Difference)：HSD 法係由 J.W. Tukey 於 1953 年發展而成，此法適用於當各組樣本數相等時，比較兩組平均數相互之間的差異（q 值之差距考驗）q 值：差距與標準誤的比值查表值當二平均數的差值大於HSD 者，該對平均數之差即達到顯著水準(2)Scheff ’e 檢定法薛費法(Scheff ’e method)：係 H ．Scheffe ’於 1959 年所發展而成，無論各組樣本人數相等或不相等均可適用常用於人數不相等時多組平均數間的比較3)Bonferroni檢定法龐費洛尼 t 考驗法 (Bonferroni procedure)：此法亦稱為杜恩氏多重比較法 (Dunn’s multiple comparison procedure)，係利用 LSD法加以修正而成，故又稱為修正的LSD法(modified LSD)，其特色是將α依比較數加以分割4)LSD檢定法費雪爾氏 LSD法(Fisher ’s Least Significant Difference)：LSD係由 R.A Fisher於 1914 年發展而成，此法適用於一組K個平均數間的成對比較。
查表值(5)Neman-Keuls檢定法紐曼－科爾氏法 (Newman-Keuls method; N-K 法)：此法同 HSD 法，適用於每組人數相等時的差距考驗，而其最大特色，係依平均數之大小依序使用不同的臨界q 值 ( 依相差等級數 r 而異) ，而 HSD 法，則不管平均數之大小次序，都使用同一個臨界q 值查表值等級數 (rank) ：二個平均數在平均數排列次序中相差的等級(6)Duncan檢定法鄧肯氏法 (Duncan’s method) ：此法與 Newman-Keuls法的系列檢nMSXXq w/minmaxnMSqHSDwkNk/)(),(,1nMSqwkNr/),(,1)11)( 21(2/1, nnMSwtLSDan定程序類似，但需採用特別的臨界值7)Dunnett 檢定法Dunnett 成對多重比較 t 檢定，會把一組處理方式，與單一控制平均數做比較其中最後一個類別，是預設的控制類別此檢定法可以選擇雙邊或單邊檢定 若要檢定因子在任何水準 ( 除了控制類別 ) 的平均數，是否不等於控制類別的平均數，使用雙邊檢定若要檢定因子在任何水準的平均數，是否小於控制類別的平均數，則選取「 控制」 。
Duncan 多重範圍檢定、 Student-Newman-Keuls 法 (S-N-K) 和 Tukey-b 檢定，都是全距檢定，它們會將組別平均數分等級，並計算全距值Hochberg GT2 檢定，跟 Tukey 最誠實顯著性差異檢定很像，但是它使用Studentized 最大模數通常， Tukey 檢定比較有效再者， Gabriel 成對比較檢定，也使用 Studentized 最大模數，而且當細格大小不等的時候，通常會比 Hochberg GT2 檢定有效當細格大小變化很大時， Gabriel 檢定可能會變成開放式的Waller-Duncan t 檢定，乃是使用 Bayesian 作法這個全距檢定在樣本大小不相等的時候，會使用樣本大小的調和平均數一、假設變異數相等時1. 薛費法(Scheff ’e method) ：無論各組樣本人數相等或不相等均可適用2. 杜凱氏 HSD 法(Tukey’s Honestly Significant Difference)：此法適用於當各組樣本數相等時，比較兩組平均數相互之間的差異3. 紐曼－科爾氏法 (Newman-Keuls method) ：此法同 HSD 法，適用於每組人數相等時的差距考驗，而其最大特色，係依平均數之大小依序使用不同的臨界Q 值，而 HSD 法，則不管平均數之大小次序，都使用同一個臨界Q 值。
4. 鄧肯氏法 (Duncan’s method)：此法與 Newman-Keuls 法的系列檢定程序類似，但需採用特別的臨界值5. 費雪爾氏 LSD 法(Fisher ’s Least Significant Difference)：此法適用於一組K個平均數間的成對比較6. 龐費洛尼 t 考驗法 (Bonferroni procedure)：此法亦稱為杜恩氏多重比較法(Dunn’s multiple comparison procedure) ，係利用 LSD 法加以修正而成，故又稱為修正的 LSD 法(modified LSD)，其特色是將 α依比較數加以分割7. Duncan 多重範圍檢定、 Student-Newman-Keuls 法(S-N-K) 和Tukey-b 檢定，都是全距檢定，它們會將組別平均數分等級，並計算全距值9. Waller-Duncan t 檢定，乃是使用 Bayesian 作法這個全距檢定在樣本大小不相等的時候，會使用樣本大小的調和平均數10. Dunnett 成對多重比較 t 檢定，會把一組處理方式，與單一控制平均數做比較其中最後一個類別，是預設的控制類別。
此檢定法可以選擇雙邊或單邊檢定若要檢定因子在任何水準(除了控制類別 ) 的平均數，是否不等於控制類別的平均數，使用雙邊檢定若要檢定因子在任何水準的平均數，是否小於控制類別的平均數，則選取「 控制」二、假設變異數不相等時當變異數不相等的時候，可使用Tamhane T2 檢定(以t 檢定為基礎的保守成對比較檢定 ) 、Dunnett T3 檢定( 以Studentized 最大模數為基礎的成對比較檢定)、Games-Howell 成對比較檢定 ( 有時候是開放式的 ) 或Dunnett ’s C 檢定( 以Studentized 全距為基礎的成對比較檢定) 三、Tukey、Scheff ’e 及Bonferroni 法之比較1. Tukey方法適用於 n=nj 之場合， Scheff ’s 則n≠nj 與n=nj之場合皆可應用，通常皆以 n≠nj 為主2. 若對樣本大小相等 n=nj之各因子水準求成對 (uj - uj ’)比較時， Tukey方法所得之多重比較區間較 scheff ’e方法所求得之範圍窄3. 對一般之對比區間估計， Scheff ’e方法所求得之範圍較窄4. 若資料經由 F*檢定結果各因子水準之 uj 不相等，則Scheff ’e方法有下列之特性：即Scheff ’e方法之比較程序可以發現至少有一組對比(出自所有可能對比之中) 之區間不包含 0。
四、Tukey，Scheff ’e 及Bonferroni 法之比較1. 若樣本大小 n=nj對所有成對比較求群組區間估計則Tukey 方法較 Bonferroni 為佳若只求部分成對比較之群組區間估計則Bonferroni 方法較佳2. 若估計對比之數目 ，同於或小於因子水準則 Bonferroni 方法較Scheff ’e 方法佳，若超過，則 Scheff ’e方法較佳3. 在已知問題中，分析者可以估計Bonferroni 信賴區間和 Scheff ’e 信賴區間，以玆比較，若求成對比較時皆可以應用Tukey，Bonferroni 法Scheff ’e三種方法，不過 Tukey方法較易求得精確區間估計4. 若欲對資料做多重區間之估計，在應用Bonferroni 方法時，須事先決定預估計之S 水準，而 Tukey及Scheff ’e方法則可以依資料而分析其欲估計之區間，不必依賴 S 水準之決定。