多重比較

かなり奥深そう。これまで頻繁に用いられてきた方法の多くで問題点があるらしい。

• 多重比較の中で良く用いられてきたもの…ボンフェローニ（Bonferroni）の方法、シェフェ（Scheffe）の方法、ダンカン（Duncan）の方法、チューキー（Tukey）のHSD、ダネット（Dunnett）の方法、ウィリアムズ（Williams）の方法など。ただし、ダンカンの方法は数学的に間違っているので使用禁止
• 上記の方法は使用するのに条件が必要であり、チューキーのHSDが最も無難なようだ。ただし、条件を満たせさえすれば高い検出力を発揮する方法もあり（詳しくは中澤著「Rによる統計解析」p107〜）
• チューキーの方法に対し、シェフェの方法は各水準の繰り返し数が異なる時にでも適用可能（チューキーの改良版では異なっていてもOKらしい）（石村著「分散分析のはなし」）。
• シェフェの方法は任意の線形対比の検定を行うことができる（さっぱり意味が分からん）（石村著「分散分析のはなし」）
• 現在では、かなり広い用途を持ち、ノンパラメトリックな分析にも適応可能なホルム（Holm）の方法（ボンフェローニの方法を改良して開発された方法）が第一に考慮されるべきである（中澤著「Rによる統計解析」p107〜）その上で、ペリ（Peritz）の方法やダネットの逐次棄却型検定も考慮すれば良いとのこと。