我正在测量各种治疗后胰岛葡萄糖刺激时的胰岛素分泌。所以我有两个自变量/因素：
我的样本量只有每个实验组 3 到 4 个人。
我通过双向方差分析（使用 Prism for Mac）分析了数据，确认这两个因素的影响不是独立的。现在我不确定我应该选择哪种测试来对每种治疗与对照进行成对比较。
Prism 允许包括Bonferroni的事后测试，在快速查看关于 ANOVA 的 Wikipedia 文章后，我相信Dunnett的测试可能是合适的，但我看过使用Duncan测试、Tukey测试以及Student测试的出版物t 测试类似设置中的成对比较。
手头没有合适的教科书，而且由于我没有在网上找到生命科学/生物学领域的良好描述性示例，我不确定哪种测试是合适的。
有人可以向我指出一些指导实验者使用（事后/先验）测试的材料（或推荐一本好的教科书），并理想地解释原因吗？
在选择测试时，您必须考虑两件重要的事情： A：当违反 ANOVA 假设时，测试是否可靠；问题是当组大小不同并且总体方差非常不同或您没有正态分布的数据时，测试是否表现良好；B：是否对 I 类/II 类错误率进行测试控制；测试的统计功效和 I 类错误率非常相关，例如：您可以选择更保守的测试，瞄准 I 类错误的小概率，但您会失去统计功效。这是一个权衡。
此外，Bonferroni 和 Tukey 检验是保守的——对 I 类错误率的高控制，但统计能力低；Games-Howell 功能强大，但不适用于小样本。当样本量不相等时，Games-Howell是准确的。对于所有人，您应该小心方差分析假设；
而且你说：“我的样本量是每个实验组只有 3 到 4 个人。” 但我认为在测试 ANOVA 假设时这还不够。
这是一本关于该主题的详细书籍。Andy Field 是一位很棒的老师，这里有一个关于事后的精彩视频。还有关于你的问题的相关文件。
关于你在评论中的问题：我可以说使用这个测试或这个，但主要的想法是你必须很好地了解它们，它们之间的区别和权衡；在此之后，您必须决定一个、两个或更多，并且您必须能够激励和解释您的决定以及与您的研究和数据相关的所有这些，而不是与测试“本身”。此外，通常“假设”在统计中是不合适的......因此你必须测试正态性和所有方差分析假设。此外，恕我直言 ANOVA 没关系，但组大小不合适。考虑到您的紧急情况（在显着性水平、功效、组数等方面），您可以计算每组所需的样本量（使用 R，或使用网络上的许多其他免费资源）。我想避免给你一个“熟菜”，因为你不会有任何收获，但为了不让你的生活更艰难，我说：如果我是你，我会使用 ANOVA，每组 30 个人（对于 2X3 设计，你需要 n~ 180 个人），我会使用 Tukey、REGWQ 和 Bonfferoni。
我建议您阅读 Sokal 和 Rholf 的 BIOMETRY（旧的，但有明确的开始概念）和 Quinn 和 Keough 的生物学家实验设计和数据分析。最后一个可在网络上以 pdf 格式获得。