1. 在统计分析领域，最小显著差（Least Significant Difference, LSD）是一种重要的多重比较技术。
2. LSD方法基于t检验的原理，当组间的F测验显示存在显著性差异时，它会确定在给定的显著性水平α下，最小的显著性差异值。
3. 在进行实际的数据分析时，当比较任意两个处理组的平均值差异时，如果这一差异的绝对值不低于LSDα，我们可以在α显著性水平上断定这两个处理组之间的差异是统计学上显著的。
4. 如果这一差异的绝对值小于LSDα，则在α显著性水平上我们不能认为两个处理组之间存在统计学上的显著差异。
5. 最小显著差法亦称作费舍尔保护最小显著差法（Fisher's Protected LSD, FPLSD），因为它提供了一种减少偶然误差影响的保护措施，以保护样本数据。
