对于多组数据的对比分析，当我们在方差分析表中观察到差异具有统计学意义时，进一步进行“多重比较”就显得尤为重要。SPSS软件为我们提供了丰富的多重比较方法，那么这些方法应该如何选择呢？下面我们将通过一个具体的案例来展开介绍。
案例：不同训练方法对青年亚健康人群心血管健康的影响实验
实验概况：我们将240名青年人随机分为三个组别，分别是HIIT组、持续有氧组以及不运动组。
实验方案：HIIT组和持续有氧组分别进行为期一个月的高强度间歇训练和持续性有氧运动，而对照组则无规律运动。三个组别均保持每周四次，每次一小时的中等强度训练。
测试指标：实验结束后，对各组的心血管健康相关指标进行测试。（假设实验前各组间条件均衡。）
一、初步数据分析
利用SPSS软件，我们首先进行单因素ANOVA检验。
操作步骤：
1. 选择“分析”→“比较平均值”→“单因素ANOVA检验”。
2. 将“训练方法”选入“因子”栏，“体脂率”选入“因变量列表”。
3. 点击“选项”，勾选“描述”和“方差齐性检验”，然后继续并确定。
结果解读：若P值小于0.05，则说明各训练方法对低密度脂蛋白的影响存在差异。
二、进一步多重比较分析
接下来，我们需要进一步通过多重比较来探究各组之间的具体差异。
选择方法：
1. 查看方差齐性结果，若齐性，则选择图7上面①的方法；否则选择下方②的“塔姆黑泥T2”。
2. 根据实验目的和分析需求选择合适的方法：
a. 若需两两比较，可选择或Bonferroni。
b. 若多个实验组与一个对照组比较，选用Dunnet。
c. 寻找齐性亚组时，相同样本量可选Tukey；不同样本量则考虑Scheffe或S-N-K。
实际操作：在SPSS中，于事后比较勾选所需的多重比较方法后，查看结果。
以为例，其结果可能显示：本研究所设计的HIIT可以降低体脂率，但持续有氧运动未能降低体脂率。而Dunnet的结果同样支持这一观点，不运动组作为对照组，HIIT和持续有氧的减肥效果是本研究的关注重点，Dunnet的方法恰能满足这一分析需求。Tukey的结果则可能将各组划分为不同的齐性子集，有助于理解各组间的差异性。