在多重比较方法中，LSD法（Least Significant Difference，最小显著差数法）、SSR法（Sum of Squares for Regression，回归平方和法）和q法（如q检验，常用于方差分析中的多重比较）各自具有不同的特点和适用场景，它们的检验尺度大小并不是直接可比的，因为它们的检验尺度受到多种因素的影响，包括样本大小、数据分布、研究假设等。 首先，LSD法是一种常用的多重比较方法，它通过计算各组平均值之间的差异，并与一个预定的临界值进行比较，来确定这些差异是否显著。LSD法的检验尺度相对较为宽松，因为它对每个比较都使用相同的临界值，这可能导致在某些情况下过度接受差异显著的结果。 其次，SSR法通常用于回归分析中，通过比较回归模型解释的变异量与总变异量来评估模型的拟合优度。虽然SSR法本身并不直接用于多重比较，但它可以用于评估不同模型或处理组之间的差异。由于SSR法关注的是模型的整体拟合效果，其检验尺度可能相对较为严格，因为它需要考虑到多个因素对变异量的贡献。 最后，q法通常用于方差分析中的多重比较，它通过对多个处理组之间的平均值进行比较，来检验这些组之间是否存在显著差异。q法的检验尺度可能介于LSD法和SSR法之间，因为它既考虑到了多个比较的情况，又通过特定的统计量来调整临界值，以提高检验的准确性。 综上所述，由于LSD法、SSR法和q法在多重比较中的应用场景和检验原理不同，它们的检验尺度大小并不具有直接的可比性。在实际应用中，应根据研究的具体需求和数据的特点来选择合适的多重比较方法。如果需要进一步了解这些方法的检验尺度大小和差异，建议查阅相关的统计学文献或咨询统计学专家。
