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無母數檢定
當卡方獨立性檢定的假設檢定指出類別變項間有關聯時，可以透過事後分析來探討哪些情況導致統計顯著的結果。事後分析包括標準化殘差和調整後殘差，標準化殘差為觀察次數和期望次數間相對差異的一個描述統計量，調整後殘差為標準化殘差的改善統計量，可用來和標準分數比較。
單因子變異數分析
入門概念
獨立樣本和相依樣本為截然不同的研究設計，獨立樣本設計指群組間的參與者都不相同，參與者間無法被配對；相依樣本設計指群組間為相同或配對的參與者，一群組的參與者和另一群組的參與者有關聯。不同的樣本類型適用不同的統計檢定，且攸關著統計檢定力和整體研究的成本。
無母數檢定
Dunn檢定是在Kruskal-Wallis檢定的H檢定統計量達到統計上顯著時，用來瞭解哪些成對群組間存在差異的一種事後比較方法。Dunn檢定利用各個群組的等級總和，使用z檢定和常態分配來評估成對群組間的差異，並採用Bonferroni校正來控制膨脹的第一類型錯誤機率。
無母數檢定
Kruskal-Wallis檢定的假設檢定是在檢驗3個或3個以上的獨立群組是否來自於完全相似的母群體之虛無假設，屬於一種無母數檢定。Kruskal-Wallis檢定使用在測量尺度至少為次序尺度的變項資料上，或單因子變異數分析的常態分配和／或變異數同質性的假設受到嚴重違反的時候。
平均數比較
獨立群組的單因子變異數分析可用來探討3個或3個以上群組的平均數是否存在差異，由於檢定統計量F值的計算過程須花費許多時間，所以通常會使用統計分析軟體來計算。若沒有統計分析軟體，也可以使用微軟的Excel來執行單因子變異數分析，且操作過程相當地簡單。