在卫生统计学中，均数两两比较是在多组均数比较（如方差分析显示组间差异有统计学意义）之后，进一步确定哪些组之间的均数存在差异的重要步骤。均数两两比较的结果解读需要从多个方面进行综合考虑。

首先，要关注比较方法的选择。不同的两两比较方法有不同的适用条件和特点，常见的有 LSD - t 检验、Bonferroni 法、Tukey 法等。LSD - t 检验检验效能较高，但可能会增加犯Ⅰ类错误的概率；Bonferroni 法通过调整检验水准来控制Ⅰ类错误，较为保守；Tukey 法适用于样本含量相等的情况，能较好地控制整体Ⅰ类错误率。了解所使用的方法有助于正确理解结果的可靠性。

其次，重点关注 P 值。P 值是判断两组均数差异是否具有统计学意义的关键指标。一般来说，当 P 值小于预先设定的检验水准（通常为 0.05）时，我们认为两组均数之间存在统计学差异；反之，当 P 值大于 0.05 时，则认为两组均数之间差异无统计学意义。例如，在比较三组药物治疗某种疾病的疗效均数时，A 组与 B 组比较 P 值为 0.02，小于 0.05，这表明 A 组和 B 组的疗效均数存在统计学差异；而 A 组与 C 组比较 P 值为 0.10，大于 0.05，说明 A 组和 C 组的疗效均数差异无统计学意义。

此外，还需结合均数的大小关系。在确定两组均数有统计学差异后，通过比较两组均数的大小，可以判断哪一组的指标水平更高。比如，在比较不同年龄段人群的血压均数时，如果老年组与青年组比较有统计学差异，且老年组的血压均数高于青年组，那么可以推测老年人群的血压水平总体上高于青年人群。

最后，要考虑实际意义。即使两组均数的比较结果有统计学意义，也需要结合专业知识判断这种差异是否具有实际的临床或公共卫生意义。例如，两种治疗方法的疗效均数有统计学差异，但差异的数值非常小，在实际治疗中可能并不能带来明显的效果改善，此时这种统计学