方差分析
t检验主要用于两组定量正态分布的数据比较，但是如果需要比较多组定量数据，t检验分析方法很可能不合适，此时，必须要借助另外一种方法，方差分析，英文缩写ANOVA（ANalysis Of VAriance），又称F检验。
多组定量数据的比较，基本的方法有2种。
一种是成组F检验，一种是多样本的非参数秩和检验（Kruskal Wallis秩和检验）。究竟采用哪种方法，必须考虑“三个性”的条件：正态性、独立性、方差齐性。
总的来说，方差分析针对两组或以上、定量、正态、独立、方差齐的数据比较。前面2个要求和多样本的非参数秩和检相同，差别在于F检验要求数据符合正态性、独立性、方差齐性三个要求。此外，方差分析的条件是2组或以上，也就是方差分析不仅处理多样本，也同样可以处理2样本。
多重比较
多组均数F检验只能说明多组之间总体均数不全相同，不能说明任何两组之间存在着统计学差异。可在此基础上开展多重比较的方法（俗称两两比较），以探索两组两组之间有没有统计学差异。
多组数据如果两两比较用t检验会增加一类错误，即假阳性错误。因此两两比较不能用t检验，而是使用多重比较
基本的控制一类错误的方法，包括基本统计算法、a分割法、人工规避法。
α分割法：
这种方法是t检验的调整法，两组两组比较，仍然t检验，但是为了控制多次t检验增加的假阳性问题，可对α进行分割处理。比较n次，新的检验水准α’=α/n。比如三组数据两两比较，α’=0.05/3=0.017，在此基础上仍然采用t检验进行两组两组均数比较，P≤0.017才被认为有统计学意义。
统计算法或者通俗来说是软件法：
这一类其实是泛泛归类，特指基于数据进行统计量和α值全面调整的方法，这些方法软件自动分析，其中SPSS软件列出14种算法，如LSD、Tukey方法等。这种方法不需要对α分割，软件结果自动采取策略控制了假阳性错误，出来后只要P小于0.05，就被认为有统计学差异。
人工规避法：
通过人为预先设定，控制比较的次数。比如，三组数据多重比较时，不再两两比较，只比较第一组和第二组；通过降低比较次数甚至只比较一次，那便无需通过校正α值就可以控制假阳性了，也就是比较1次时，a分割等于没有分割，则P≤0.05就有统计学差异；又如果三组数据以第一组为对照组，比较2组和1组，3组和2组，那么同时进行了两次比较，那么α’=0.05/2=0.025，P值小于0.025就被认为有统计学意义。
如何用spss进行基本的多重比较
常见的统计算法如LSD，SNK等方法。SPSS列举很多方法，总共有14种，分为方差齐性的方法和方差不齐的两类。
多重SPSS操作界面
分析—比较均值—单因素ANOVA检验
多重比较在F检验基础上进行，所以多重比较的SPSS分析路径基本与F检验一致
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