对事后两两比较统计学方法：LSD、Bonferroni、Benjamini-Hochberg、Tukey的计算原理、优缺点以及各种适用/不适用情况进行归纳总结

LSD（Least Significant Difference）是一种检验多组样本间差异的统计学方法，它采用均值差异作为基本检验统计量，用来检验两个或多个样本之间的差异是否显著，其计算原理是找出两组样本之间的最小显著差异（LSD），从而得出统计检验结果。优点是，LSD易于计算，可以有效检测样本之间的差异，缺点是只能检测两组样本之间的差异，而不能检测多组样本之间的差异。LSD适用于两个或两个以上的独立样本中，检验样本之间均值的差异。Bonferroni是一种多重检验方法，它的计算原理是，在进行多重检验时，将多重检验的α水平分成多个单项检验α水平，以此降低检验的错误率。Bonferroni的优点是能有效检测多组样本间的差异，缺点是容易发生假阳性，即把真实无差异的样本也判断为有差异，其适用于多组样本中检验均值的差异。Benjamini-Hochberg是一种多重检验方法，它的计算原理是，在多重检验中，计算出每一个检验项的p值，并将其从小到大排序，按照给定的α水平，逐一比较检验项的p值，若p值小于等于α水平，则该检验项有显著差异，否则没有显著差异。Benjamini-Hochberg的优点是可以有效检测多组样本间的差异，缺点是容易发生假阳性，即把真实无差异的样本也判断为有差异，其适用于多组样本中检验均值的差异。Tukey是一种检验多组样本间差异的统计学方法，它采用均值差异作为基本检验统计量，用来检验两个或多个样本之间的差异是否显著，其计算原理是把所有样本的均值按升序排列，然后计算出每一组样本间的均值差异，比较计算出的均值差异与阈值（Tukey）的大小，从而得出统计检验结果。Tukey的优点是可以有效检测多组样本间的差异，缺点是容易发生假阳性，即把真实无差异的样本也判断为有差异，其适用于多组样本中检验均值的差异。