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如果有三组数据（组A、组B和组C），可能有以下是一些常见的比较组合：
-组A vs 组B：比较第一组和第二组之间的差异。
-组A vs 组C：比较第一组和第三组之间的差异。
-组B vs 组C：比较第二组和第三组之间的差异。
-组A vs (组B + 组C)：将组B和组C的数据合并，与组A进行比较。
-组B vs (组A + 组C)：将组A和组C的数据合并，与组B进行比较。
-组C vs (组A + 组B)：将组A和组B的数据合并，与组C进行比较。
-每组与所有其他样本的总体比较：在某些情况下，你可能想要比较每组与所有其他样本的总体平均的差异。
-成对比较：除了上述直接的两两比较，还可以进行成对比较，即比较每一对样本之间的差异。
-时间序列或剂量反应比较：如果组A、B、C代表时间点或剂量水平，可以比较时间或剂量效应，如组A（时间点1）vs 组B（时间点2）vs 组C（时间点3）。
-组合比较：可以创建组合的虚拟组，比如将组A和组B的样本合并，然后与组C进行比较，以探究两组间的共同效应或特定效应。
选择哪种比较组合取决于你的研究设计、科学问题和统计测试的要求。在进行差异分析时，重要的是要考虑到多重假设检验的问题，因为多次比较会增加发现假阳性结果的风险。因此，可能需要使用适当的统计校正方法，如Bonferroni校正、Benjamini-Hochberg程序或FDR（False Discovery Rate）控制等。
