Post-hoc Test，即事后检验方法，是统计分析中的一种重要工具，用于在数据收集完成后对结果进行深入分析。与前测、预测试等事前检验不同，事后检验是在数据分析阶段进行的，它允许研究者在已知总体参数的情况下，对样本数据进行分析和解释。
定义与目的
事后检验的主要目的是评估研究假设或理论模型的有效性。通过比较样本数据与预期的理论值或实际观察值，研究者可以判断这些数据是否支持特定的研究问题或假设。
类型
1. t-test: 这是一种基本的事后检验方法，用于比较两个独立样本的平均数差异。
2. anova (方差分析): 用于比较三个或更多独立样本的平均数差异。
3. manova (多变量分析): 用于同时比较多个变量的平均数差异。
4. chi-squared test: 用于比较分类变量的频率分布是否符合预期。
5. regression analysis: 用于建立预测模型，并检验模型的拟合度。
6. covariance/correlation analysis: 用于分析变量之间的相关性。
7. cluster analysis: 用于识别数据中的群组结构。
8. multiple regression: 用于同时考虑多个自变量对因变量的影响。
9. ANOVA of mixed models: 用于处理混合效应模型的数据，适用于随机和固定效应的交互作用。
实施步骤
1. 确定研究问题或假设：这是事后检验的基础，决定了使用哪种类型的统计方法。
2. 选择适当的统计方法：根据研究问题的性质选择合适的事后检验方法。
3. 收集数据：确保有足够的数据来进行有效的事后检验。
4. 进行数据分析：应用所选的统计方法对数据进行分析。
5. 解释结果：根据统计检验的结果解释数据，判断研究假设是否成立。
注意事项
1. 样本大小：样本大小对于事后检验的准确性至关重要。通常，样本大小越大，结果越可靠。
2. 数据的正态性和方差齐性：大多数事后检验方法要求数据符合正态分布和方差齐性。如果数据不符合这些条件，可能需要进行数据转换或采用非参数检验。
3. 多重比较的问题：当使用多个事后检验方法时，可能会出现多重比较的问题，这需要谨慎处理，以避免“假阳性”结果。
4. 结论的解释：事后检验的结果应该与其他类型的统计方法（如前测、预测试）的结果相结合，以获得更全面的结论。
总之，事后检验是一种强大的统计分析工具，可以帮助研究者在数据收集后对研究结果进行深入分析。然而，正确使用事后检验需要对统计方法和数据处理有深入的理解，并且需要考虑到各种可能影响结果的因素。
