当方差不相等时，使用单向ANOVA比较多种方法我有3个数据集并执行单向ANOVA以查看组之间的平均值是否不同。P值的ANOVA为0.13，表明平均值之间没有显着差异，但对于等方差检验的四个检验O'Brein，Brown-Forsyhe Levene和Barrlett的p值等于或小于0.00723。这表明差异不相等。Welch的ANOVA测试也具有0.0123的低p值。由于方差不相等，韦尔奇检验是否适当的检验表明至少有一个群体意味着与其他群体不同，因为差异是不相等的？我相信如果varainace相等，Tukey-Kramer测试将是合适的。如果差异不相等，是否存在等效测试？
Re：当方差不相等时，使用单向ANOVA比较多种方法给你一些想法：
首先，尽量避免使用p值作为表示“重要性”的“悬崖”，但更多的是将测试统计量的概率测量至少与机会相同。另外，当您通过X散点图查看Fit Y时，您的眼睛告诉您关于群组的意义是什么？最重要的是，域专业知识可以帮助您做出最终决定吗？对群体作出错误决定有哪些风险（实际而非统计）？这些应该有助于指导您的最终决定，至少与ap值一样多。
最后，如果您受到约束并决定在多重比较模式下使用产生p值或其兄弟的东西，那么可以看看非参数多重比较测试？这些是非参数 - >非参数多重比较下的Fit Y by X平台报告中的热点选项。
