四组数据比较可以使用方差分析（ANOVA）或非参数检验，具体选择取决于数据的分布和类型。
当需要比较四组数据之间的差异时，可以采用以下几种统计检验方法：
1. 方差分析（ANOVA）：
方差分析是一种用于比较两个或多个样本均值差异的统计方法。
如果四组数据均服从正态分布且方差相等，可以使用单因素方差分析（One-way ANOVA）。
如果数据不满足正态分布或方差不等，可能需要使用非参数检验。
2. 非参数检验：
如果数据不满足正态分布，或者数据的分布未知，可以使用非参数检验。
常用的非参数检验方法包括Kruskal-Wallis H检验和Mann-Whitney U检验。
Kruskal-Wallis H检验用于比较三个或更多组数据的分布差异，而Mann-Whitney U检验用于比较两组数据的分布差异。
3. 多重比较：
在进行方差分析或非参数检验后，如果发现存在显着性差异，还需要进行多重比较来确定哪些组之间存在显着差异。
常用的多重比较方法包括Tukey's HSD（Tukey's Honest Significant Difference）、Bonferroni校正等。
1. Tukey's HSD：Tukey的诚实显着性差异检验是一种常用的多重比较方法，它通过调整显着性水平来控制第一类错误率。
2. Bonferroni校正：Bonferroni校正是一种保守的多重比较方法，通过降低每个检验的显着性水平来控制整体错误率。
3. 效应量：在数据分析中，除了显着性检验外，效应量也是一个重要的指标。它可以帮助我们理解不同组之间的差异程度。常用的效应量指标包括Cohen's d、eta-squared等。
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