多重比较检验的可靠性再评估：基于特异性与敏感性的LSD与Duncan检验优势分析

本研究针对多重比较检验中Type I错误率的争议问题，通过蒙特卡洛模拟实验重新评估了Fisher最小显著差异(LSD)和Duncan检验的可靠性。研究发现，虽然LSD和Duncan检验的假阳性率较高，但其真阴性率(97.00%)接近其他检验(99.00%)，而真阳性率(15.00%)显著优于其他方法(3.00%)。该研究为临床统计学方法选择提供了新的客观依据。

　　

在科研数据分析领域，多重比较检验(Multiple comparison tests)犹如一把双刃剑。传统观点认为Fisher最小显著差异(Least Significant Difference, LSD)和Duncan检验由于较高的假阳性率(Type I error)而饱受争议。然而最新模拟研究揭示，这些"问题儿童"可能被严重低估了——它们在保持97.00%真阴性率(True negative rate)的同时，真阳性率(True positive rate)竟达到其他检验方法的5倍之多！

蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation)这个"数字炼金术"显示，当评估特异性(Specificity)和敏感性(Sensitivity)这对黄金指标时，LSD和Duncan检验展现出令人惊喜的平衡性。虽然其他检验在避免假阳性上略胜一筹(99.00% vs 97.00%)，但在捕捉真实差异方面，传统方法15.00%的命中率让竞争对手3.00%的成绩相形见绌。

这项研究如同给统计学界投下一枚"思维炸弹"——原来我们评判检验方法的标准可能需要重新校准。当处理海量组间比较时，过分强调单个假阳性而忽视整体识别能力，就像因噎废食般不明智。毕竟在科研实践中，发现真实差异与避免错误结论同样重要。

研究结果无疑为LSD和Duncan检验这两员"老将"正名。它们不仅在识别统计学相似组(Statistically similar groups)时表现优异，在捕捉差异组(Statistically different groups)方面更是展现出"火眼金睛"般的本领。这提示科研工作者：或许该给这些经典方法一个重新证明自己的机会。