05, on meie mudel statistiliselt oluline ning edasi tasub vaadata post hoc testi, et välja selgitada, kus täpsemalt on erinevus(ed). - Post hoc testide tabel näitab erinevate gruppide vahelisi võrdlusi. Oluline on siingi jälgida, millised nendest võrdlustest on statistiliselt olulised. Faktoriaalne ANOVA Kuidas aga lahendada olukorda, kus on mitu erinevat sõltumatut muutujat, millel omakorda on mitu taset? Sellist olukorda võiks näitlikustada ravimiuuringuga, kus vaadatakse kahe erineva ravimi mõju kahe erineva doosiga. Saaksime järgneva uuringu ülesehituse: 2 (ravim 1, ravim2) x 2 (madal doos, kõrge doos) eksperiment. Eeltoodud kujul raporteeritakse tihtipeale faktoriaalset eksperimenti. Faktoriaalse lahenduse puhul saab rääkida peaefekti(de)st ja interaktsioonist (koosmõjust). Eeltoodud näite puhul tähendab peaeefekt seda, et nt ainult ravimitüübist oleneb, kas ravi on efekti või ei seevastu ravimi
Kui parameetrilise ANOVA eeldused ei ole täidetud, on olemas ka mitteparameetriline analoog: Kruskall-Wallis test. SPSS-is jõuab sinna nii: Analyze Nonparametric Tests Legacy dialogs K Independent Samples. Üldjoontes sarnaneb edasine lahenduskäik parameetrilise testi omale. 2) FAKTORIAALNE ANOVA Kuidas aga lahendada olukorda, kus on mitu erinevat sõltumatut muutujat, millel omakorda on mitu taset? Sellist olukorda võiks näitlikustada ravimiuuringuga, kus vaadatakse kahe erineva ravimi mõju kahe erineva doosiga. Saaksime järgneva uuringu ülesehituse: 2 (ravim 1, ravim2) x 2 (madal doos, kõrge doos) eksperiment. Eeltoodud kujul raporteeritakse tihtipeale faktoriaalset eksperimenti. Faktoriaalse lahenduse puhul saab rääkida peaefekti(de)st ja interaktsioonist (koosmõjust). Eeltoodud näite puhul tähendab peaeefekt seda, et nt ainult
annaabi.ee 
