完全随机设计资料多个实验组与一个对照组均数差别的多重比较，宜采用

这道题目涉及到统计学中的多重比较方法，尤其是在完全随机设计的实验中，如何比较多个实验组与一个对照组的均数差异。我们来逐一分析选项，并深入理解这个知识点。
### 题干分析
在完全随机设计中，我们通常会有多个实验组和一个对照组。我们的目标是比较这些实验组的均值与对照组的均值之间的差异。由于我们有多个组进行比较，直接使用t检验可能会导致第一类错误率（即错误拒绝原假设的概率）增加，因此需要使用适合的多重比较方法。
### 选项解析
- **A: 配对t检验**
配对t检验用于比较两个相关样本的均值差异，比如同一组受试者在不同时间点的测量。由于题目中涉及多个实验组与一个对照组，这个选项不适用。
- **B: 两样本均数比较的t检验**
两样本t检验适用于比较两个独立样本的均值差异。如果我们只比较一个实验组与对照组，可以使用这个方法，但在多个实验组的情况下，这个方法不够有效。
- **C: Bartlett检验**
Bartlett检验用于检验多个样本的方差是否相等。虽然方差齐性是进行某些统计检验的前提条件，但它并不是用来比较均值的。
- **D: Levene检验**
Levene检验也是用于检验多个样本的方差是否相等，类似于Bartlett检验。它的主要用途是检查方差齐性，而不是直接比较均值。
- **E: Dunnett-t检验**
Dunnett-t检验是一种专门用于比较多个实验组与一个对照组的均值差异的多重比较方法。它能够控制第一类错误率，并且适合于完全随机设计的实验。
### 正确答案
因此，正确答案是 **E: Dunnett-t检验**。
### 深入理解
为了更好地理解Dunnett-t检验，我们可以用一个生动的例子来说明：
假设你是一位科学家，正在研究一种新药对血压的影响。你设计了一个实验，分成三个实验组（不同剂量的新药）和一个对照组（安慰剂）。你希望知道这三种剂量的新药是否在降低血压方面比安慰剂更有效。
在这种情况下，使用Dunnett-t检验可以帮助你比较每个新药组与对照组的均值差异，而不会因为同时进行多次比较而增加错误的可能性。想象一下，如果你用普通的t检验来比较每个组，可能会因为多次比较而得出错误的结论，比如认为某个药物有效，但实际上只是偶然的结果。
### 总结