單向變異數分析的事後檢定

一旦您判斷平均數之間的確存有差異之後，post hoc 全距檢定和成對多重比較便可以決定到底是哪些平均數不一樣。您可以用全距檢定，來判斷哪些是等值平均數的均勻子集。成對多重比較則檢定每對平均數之間的差異，並且產生一個矩陣。該矩陣以星號代表顯著不同的組別平均數，其 alpha 層級為 0.05。

假設相同變異數

杜凱氏最誠實顯著性差異 (Tukey HSD) 檢定、Hochberg's GT2 檢定、Gabriel 檢定和 Scheffé 檢定既是多重比較檢定，也是全距檢定。其他可以使用的全距檢定還包括：Tukey's b 檢定、S-N-K (Student-Newman-Keuls 多重比較法)、Duncan、R-E-G-W F 值 (Ryan-Einot-Gabriel-Welsch F 值檢定)、R-E-G-W Q 值 (Ryan-Einot-Gabriel-Welsch 全距檢定) 和 Waller-Duncan 檢定。可以使用的多重比較檢定有 Bonferroni 法、杜凱氏最誠實顯著性差異 (Tukey HSD) 檢定、Sidak 法、Gabriel 檢定、Hochberg 檢定、Dunnett 檢定、Scheffé 法和 LSD（最小顯著差異）。

LSD。使用 t 檢定執行群組平均數之間的所有成對比較。不會調整多重比較的誤差率。
Bonferroni 法。使用 t 測試執行群組平均數間的成對比較，但會控制整體誤差率，其方法是將每項測試的誤差率設定為實驗誤差率除以測試總數。因此會針對要進行多重比較的事實，來調整觀察到的顯著性層次。
Sidak。基於 t 統計量的成對多重比較檢定。 Sidak 會調整多重比較的顯著性層次，並提供比 Bonferroni 更緊密的界限。
Scheffe。為所有可能的成對平均數組合進行同步聯合成對比較。使用 F 取樣分配。可用於檢查群組平均數的所有可能線性組合，並不是只進行成對比較。
R-E-G-W F。根據 F 檢定的 Ryan-Einot-Gabriel-Welsch 多重細分程序。
R-E-G-W Q。根據學生化全距的 Ryan-Einot-Gabriel-Welsch 多重細分程序。
S-N-K。會使用學生化全距分配在平均數之間進行所有成對比較。在樣本大小相同的情況下，它也會使用逐步程序來比較同性質子集中成對的平均數。平均數會從最高到最低來排序，而且會先檢定極端差分。
Tukey。使用學生化全距統計量在群組之間進行所有成對比較。會為所有成對比較集的誤差率設定實驗誤差率。
Tukey's b。使用學生化全距分配在群組之間進行成對比較。臨界值為杜凱氏最誠實顯著性差異檢定及 Student-Newman-Keuls 的平均對應值。
Duncan。使用與 Student-Newman-Keuls 檢定所用順序相同的逐步比較順序來進行成對比較，但會針對檢定集合誤差率（而非個別檢定誤差率）設定保護等級。使用學生化全距統計量。
Hochberg's GT2。採用學生化最大模數的多重比較及範圍檢定。其與 Tukey 最誠實顯著性差異測試類似。
Gabriel。使用學生化最大模數的成對比較檢定，當資料格大小不相等時，此檢定比 Hochberg GT2 更強大。當資料格大小差異很大時，Gabriel 檢定可能會顯得不拘。
Waller-Duncan。基於 t 統計量的多重比較測試，使用的是貝氏方法。
Dunnett。將一組處理與單一控制平均數進行比較的成對多重比較 t 檢定。最後一個類別是預設的控制類別。當然您也可以改用第一個類別。雙邊會測試因素任何層次 (除了控制種類) 的平均數與控制種類的平均數是否不相等。 < Control 會測試因素任何層次的平均數是否小於控制種類的平均數。 > 控制會測試因素任何層次的平均數是否大於控制種類的平均數。

未假設相同變異數

對於多重比較檢定而言（它們不會假設變異數相同），則有：Tamhane's T2 檢定、杜納 (Dunnett) T3 檢定、Games-Howell 檢定和 Dunnett's C 檢定。

Tamhane's T2。基於 t 檢定的保守成對比較。變異數不相等時適合使用此檢定。
Dunnett's T3。以學生化最大模數為基礎的成對比較檢定。變異數不相等時適合使用此檢定。
Games-Howell。有時顯得不拘的成對比較檢定。變異數不相等時適合使用此檢定。
Dunnett's C。以學生化全距為基礎的成對比較檢定。變異數不相等時適合使用此檢定。

附註: 如果您在「表格內容」對話框中取消選取「隱藏空白列和欄」(在已啟動的樞紐表中，從「格式」功能表中選擇表格內容 ) ，您可能會發現更容易解譯事後檢定的輸出。

虛無假設檢定

指定如何針對事後檢定處理顯著性水準 (alpha)。

使用與「選項」設定中相同的顯著性水準 (alpha)。: 選取時，使用「選項」對話框中指定的相同設定。
指定事後檢定的顯著性水準 (alpha): 選取時，您可以在層次欄位中指定顯著性水準 (alpha)。

取得單向變異數分析的事後檢定

本功能需要 Statistics Base 選項。

從功能表中選擇：
分析 > 比較平均數 > 單向 ANOVA ...
在「單向變異數分析」對話框中按一下 Post Hoc。