當我們想研究不同組別下，多組數據的差異性時，通常會選擇方差分析。但是方差分析只能得到一個顯著性的結果，具體是哪些組別有顯著差異，我們無法得知。因而還需要對兩兩組別進行對比。
事後檢驗正是基於方差分析基礎上進行，對比兩兩組別的差異。
方差分析的多重對比
事後檢驗的方法有多種，但功能均一致，只是在個別點或使用場景上有小區別。SPSSAU目前共提供LSD，Scheffe，Tukey，Bonferroni校正，Tamhane T2常見的五種方法，其中LSD方法最常使用。
分析時，首先判斷方差分析的p值是否呈現出顯著性，如果呈現出顯著性，則說明不同組別數據具有顯著性差異，差異可通過平均值進行對比；然後可通過事後檢驗判斷具體兩兩組別之間的差異情況。
如果說X僅兩組，則不需要進行事後檢驗；如果方差分析顯示P值大於0.05即說明各個組別之間沒有差異性，此時也不需要進行事後檢驗。
非參數的事後多重比較
當數據呈現嚴重的偏態或方差不齊，可考慮使用非參數分析，同樣可以進行兩兩對比。
如果進行非參數檢驗Kruskal-Wallis時發現呈現出顯著性，可以繼續深入研究，對比兩兩組別之間的差異性，選中「Nemenyi兩兩比較」即可輸出結果。
如果Kruskal-Wallis檢驗顯示沒有差異性，則不需要進行兩兩比較。
案例分析：
1、背景
研究人員希望了解遊客對於某旅遊地不同方面滿意度（交通滿意度、住宿滿意度、服務滿意度、景區滿意度）是否存在不同的態度差異。滿意度均由五級量表題統計得出。
2、操作
（1）首先檢驗數據正態性、方差齊性，以選擇適合的分析方法。
通過正態圖可知，數據基本呈現鍾型分布。由於現實研究中收集的樣本量較少，很難得到完全符合正態分布的數據，因而只要數據分布基本上可以用一個鐘形的正態曲線描繪，即可說明數據基本滿足正態分布性。
然後進行方差齊性檢驗，如果方差齊則使用方差分析，如果方差不齊則使用非參數檢驗。
上表可知，顯著性檢驗(P>0.05),說明不同組別樣本對於不同滿意度均具備方差齊性。滿足使用方差分析前提要求，因而選擇方差分析。
（2）進行方差分析
方差分析結果表明，不同滿意度呈現出0.01水平顯著性，說明遊客對於不同方面滿意度存在顯著差異。
（3）通過事後比較，進一步對比兩兩差異
由於各組別的樣本量相等，這裡選擇了Tukey方法。
進行tukey方法：遊客對不同滿意度得分呈現出0.01水平顯著性(F=4.09，P=0.01)，有著較為明顯差異的組別平均值得分對比結果為「交通滿意度>服務滿意度；景點滿意度>服務滿意度」。
通過折線圖也可直觀的看到「交通滿意度」平均得分最高，「服務滿意度」平均得分最低。
除了兩兩比較的結果，SPSSAU的事後多重比較也會輸出方差分析結果，以供分析人員參考。
其他說明：
使用事後檢驗的前提是方差分析呈現要出顯著性。如果方差分析顯示P值大於0.05即說明各個組別之間沒有差異性，此時也不需要進行事後檢驗，即使事後檢驗顯示有差異性。