没有交互时，可以使用LSD或Tukey测试之类的多重比较吗？我有三个因素-基因型（5个水平），氮（2个水平）和操作（2个水平）。
我对三个因素的结合感兴趣。 我想检查一下不同氮条件下平均谷物重量对脱叶的反应。 当我将其分析为全因子时，基因型x氮x操纵之间没有相互作用。
但是，我想指出谷物重量的差异。 因此，我检查了Tukey测试，并在下面的图形上输入了字母。
我的问题是什么时候没有交互作用，我使用Tukey测试进行了多次比较，如何建议这种差异的p值？ 在该图中，在氮处理I下，CV2控制中的谷物重量最大，而在氮处理II中，CV5脱叶中的谷物重量最低。
如果有人问我这个差异的p值是多少，我该如何显示p值？
或者，如果没有交互作用，则组合的多次比较是不正确的？并且只有每个主要因素（重要的）的比较才是正确的？
您能否告诉我在没有交互作用时如何比较组合的均值？
一直谢谢！
我通常建议使用事后选择模型后进行测试。 删除最佳实践指示的用于模型选择的术语，然后考虑进行适当的测试。
这些测试基于LS均值和与特定术语相关的水平。
