高深啊，没看懂

这个问题的确尖锐有见地。想必楼主也是兼通spss和sas。这样的人其实并不很多。
我猜想，既然在这里可以使用proc anova，说明实验是属于balanced design。对于这样的数据，means应该和lsmeans是并无二致的。如果要得到multiple comparison的p value，用lsmeans statement提供的pdiff选项就可以了。不过，如你所言，在means里的确没有这种选择。原因不清楚，因为我对此也是一知半解道听途说。至于spss就更加不了解了。
京剧

        jingju11，您过奖了，我对SPSS和SAS也是略懂一二。您说的没错，对于完全随机设计的单因素方差分析，用proc anova（anova语句中貌似没有lsmean statement语句）和proc glm两个proc步都可以，means和lsmeans语句是没有差别的，可以用lsmeans statement中的pdiff和tdiff得到具体的t值和p值。但是对于多因素设计的情况下，有可能存在交互效应，此时means和lsmeans statement就存在差别了，涉及到主效应、或者单独效应的比较。
        对于有些情况下，杂志或者其他人要求提供P值的情况下，就比较麻烦了~~~望指教。