當沒有交互作用時，我可以使用多重比較，例如LSD或Tukey檢定嗎？我有三個因素 - 基因型（5 個等級）、氮（2 個等級）和操作（2 個等級）。
我對三個因素的結合感興趣。 我想檢查不同氮條件下平均粒重對落葉的反應。 當我將其作為全因子進行分析時，基因型 x 氮 x 操作之間沒有交互作用。
然而，我想指出粒重的差異。 所以我檢查了 Tukey 測試並將字母放在圖表上，如下所示。
我的問題是，當沒有交互作用，並且我使用 Tukey 檢定進行多重比較時，如何建議此差異的 p 值？ 在此圖中，氮處理 I 下 CV2 對照的粒重最大，而氮處理 II 下 CV5 落葉的粒重最低。
如果有人問我這個差異的 p 值是多少，我該如何呈現 p 值？
或者說，如果沒有交互作用，組合的多重比較就不正確？只有主要因素（重要的）的比較才是正確的？
你能告訴我如何在沒有互動的情況下比較組合的平均值嗎？
永遠感謝！！！
我一般建議使用事後選擇型號後進行測試。 刪除模型選擇最佳實踐所指示的術語，然後考慮適當的測試。
這些測試是基於 LS 平均值和與特定術語相關的等級。
