当没有交互作用时，我可以使用多重比较，例如LSD或Tukey检验吗？我有三个因素 - 基因型（5 个级别）、氮（2 个级别）和操作（2 个级别）。
我对三个因素的结合感兴趣。 我想检查不同氮条件下平均粒重对落叶的反应。 当我将其作为全因子进行分析时，基因型 x 氮 x 操作之间没有相互作用。
然而，我想指出粒重的差异。 所以我检查了 Tukey 测试并将字母放在图表上，如下所示。
我的问题是，当没有交互作用，并且我使用 Tukey 检验进行多重比较时，如何建议此差异的 p 值？ 在该图中，氮处理 I 下 CV2 对照的粒重最大，而氮处理 II 下 CV5 落叶的粒重最低。
如果有人问我这个差异的 p 值是多少，我该如何呈现 p 值？
或者说，如果没有交互作用，组合的多重比较就不正确？只有主要因素（重要的）的比较才是正确的？
你能告诉我如何在没有交互的情况下比较组合的平均值吗？
永远感谢！！！
我一般建议使用事后选择型号后进行测试。 删除模型选择最佳实践所指示的术语，然后考虑适当的测试。
这些测试基于 LS 均值和与特定术语相关的级别。
