1. 在统计分析中，最小显著差（Least Significant Difference, LSD）是一种常用的多重比较方法。

2. LSD法的核心是基于t检验原理，当组间F测验显示存在显著差异时，它会计算出在给定显著性水平α下的最小显著差异值。

3. 在实际应用中，比较任意两个处理组的平均值差异时，如果这个差异的绝对值大于或等于LSDα，那么我们可以在α显著性水平上认为这两个处理组的差异是统计显著的。

4. 反之，如果这个差异的绝对值小于LSDα，则认为在α显著性水平上，两个处理组之间没有统计显著的差异。

5. 最小显著差法也被称为Fisher保护最小显著差法（Fisher's Protected LSD, FPLSD），因为它提供了一种保护样本免受偶然误差影响的方法。