Tukey事后检验（Tukey's post hoc test），也被称为Tukey的HSD（Honestly Significant Difference）检验，是一种被广泛应用的多重比较方法。它主要用于确定两个或多个组别之间是否存在显著差异。当方差分析法（ANOVA）显示至少存在一个组别间存在显著差异时，Tukey事后检验可以帮助确定哪些组别之间的差异是显著的。

    事后检验方差分析的结果只能检验出三个以上的总体均值完全相同或不完全相同。当不完全相同时，至于是哪个或哪些总体均值与其它总体均值不同则是不能获知的。因此方差分析结束以后还需要做事后多重检验，分析出到底是哪个或哪些总体均值与众不同。

    数据说明：

    背景说明：

    该方差分析是针对不同年级学生在多个项目上的表现进行的。我们有四个年级（1、2、3、4），并对其中的SAS总分进行了评估。

    方差分析的目的是确定不同组别之间是否存在显著差异，并进一步了解在各个项目中不同组别之间的差异程度。通过比较平均值、标准差、F值和p值，我们可以判断组别对于不同项目的影响以及它们之间的比较结果。

    此外，我们还进行了tukey事后多重比较以深入探究不同组别之间的平均差异。通过比较不同组别之间的平均差、p值和置信区间，我们可以进一步了解不同组别之间在各个项目上的具体差异情况。

    分析结果如下所示：

     从上表可知，对SAS总分进行方差分析(全称为单因素方差分析)，结果显示，其总平均为50.612，总标准差为11.976，F值为0.365，p值为0.779，说明不同组别下的SAS总分之间不存在显著差异（p>0.05）。

    由事后比较可知，

    结果显示，在变量SAS总分里，项3和项1没有显著差异，其平均值差值为-1.483，p值为 0.680>0.05。

    结果显示，在变量SAS总分里，项3和项4没有显著差异，其平均值差值为-3.349，p值为 0.340>0.05。

    结果显示，在变量SAS总分里，项3和项2没有显著差异，其平均值差值为-3.711，p值为 0.394>0.05。

    结果显示，在变量SAS总分里，项1和项4没有显著差异，其平均值差值为-1.866，p值为 0.599>0.05。

    结果显示，在变量SAS总分里，项1和项2没有显著差异，其平均值差值为-2.228，p值为 0.607>0.05。

    结果显示，在变量SAS总分里，项4 和项2没有显著差异，其平均值差值为-0.362，p值为 0.933>0.05。

    参考文献：

    [1]Armstrong R A. When to use the Bonferroni correction[J]. Ophthalmic & Physiological Optics the Journal of the British College of Ophthalmic Opticians, 2015, 34(5):502-508.

    [2]张厚粲, 徐建平. 现代心理与教育统计学.第3版[M]. 北京师范大学出版社, 2009.

    [3] 刘鹏. 大学生手机依赖与社会支持及人格特质的关系研究[D]. 华中师范大学.