八种判异准则的区别

八种判异准则，是不同的判断方法，可以用于判断样本是否符合某些条件。这些准则之间存在很多的差别，从不同的角度来看，差异也是不同的。

首先，从准确性上来看，这些准则之间存在着很大的差别。其中，一些准则的准确性非常高，可以在很大程度上保证判断的准确性；而另一些准则的准确性不是很高，可能会出现较大的误差。比如说，QSD和HSD都是多重比较法，但是HSD比QSD的准确性高很多。

其次，这些判异准则的适用范围也存在很大差别。有些准则只适用于某种类型的数据，而有些准则则适用于各种类型的数据。比如说，Bartlett检验只适用于正态分布的数据，而Levene检验则适用于各种类型的数据。

还有一点值得注意的是，这些判异准则所基于的统计原理也有很大差别。比如说，Friedman检验和Kruskal-Wallis检验都是针对非参数数据进行的，但是它们所基于的统计原理却不同。

此外，选择使用哪种判异准则还要考虑样本量、假设检验的方向等因素。比如说，当样本量较小时，T检验比方差分析更加适用；而对于单因素试验来说，方差分析比多重比较方法更加适用。

最后，需要注意的是，判异准则虽然可以用于判断样本是否具有差异，但是它们并不能反映出差异的具体原因。因此，在进行数据分析时，需要充分认识到判异准则的局限性，并且在分析结果时综合考虑多种因素。

综上所述，不同的判异准则之间存在着巨大的差异。选择合适的判异准则需要综合考虑多种因素，包括准确性、适用范围、统计原理、样本量等。此外，需要注意判异准则的局限性，不能仅仅依靠判异准则来进行数据分析。