「一元配置」プラットフォームの［ノンパラメトリックな多重比較］には、ノンパラメトリックな多重比較を行うためのいくつかの検定手法が用意されています。これらは順位を用いた検定で、［ペアごと Wilcoxon検定］以外では多重比較の調整が行われます。これらの検定の詳細については、Dunn（1964）およびHsu（1996）を参照してください。ここでは、ノンパラメトリックなオプションのレポートを取り上げます。
これらの多重比較のレポートには、検定結果と信頼区間が表示されます。これらの検定では、データ値は比較対象となる2つの水準内での順位に変換されます。
q*
信頼区間の計算に使用される分位点。
Alpha
信頼区間の計算に使用されるα水準。信頼水準は、一元配置分析のメニューから［a水準の設定］を選択することによって変更できます。
水準
比較対象のペアのうち、1つ目の水準。
- 水準
比較対象のペアのうち、2つ目の水準。
スコア平均の差
1つ目の水準（「水準」）の順位スコアの平均から、2つ目の水準（「-水準」）の順位スコアの平均を引いた値（連続修正が適用されます）。
1つ目の水準の標本サイズをn1、2つ目の水準の標本サイズをn2とします。まずデータが、これら2水準内で順位付けされます。同順位の場合は、平均順位が使用されます。1つ目の水準の順位の合計をScoreSum1、2つ目の水準の順位の合計をScoreSum2とします。
平均スコアの差が正の数である場合、「スコア平均の差」は次の式で計算されます。
スコア平均の差 = (ScoreSum1 - 0.5)/n1 - (ScoreSum2 + 0.5)/n2
平均スコアの差が負の数である場合、「スコア平均の差」は次の式で計算されます。
スコア平均の差 = (ScoreSum1 + 0.5)/n1 - (ScoreSum2 - 0.5)/n2
差の標準誤差
スコア平均の差の標準誤差。
Z
検定統計量。この検定統計量は、「（「2群の分布の形状が同じ」という仮定が正しい場合において）分布の位置に差がない」という帰無仮説のもとで、漸近的に標準正規分布に従います。
p値
Zに基づく漸近検定のp値。
Hodges-Lehmann
位置の差に対するHodges-Lehmann推定値。1つ目の水準のデータ値と、2つ目の水準のデータ値のすべてのペアから計算された差の中央値です。「差のプロット」の棒グラフは、Hodges-
Lehmann推定値の大きさを表します。
下側信頼限界
Hodges-Lehmann推定値の両側信頼区間の下限。
メモ: なお、標本サイズが大きすぎてメモリ不足となるだろう場合には、計算されません。
上側信頼限界
Hodges-Lehmann推定値の両側信頼区間の上限。
メモ: なお、標本サイズが大きすぎてメモリ不足となるだろう場合には、計算されません。
相違点のプロット
スコア平均の差の棒グラフ。
Dunn検定は、すべての群のデータから求められた順位に基づいています。［コントロール群との比較 併合順位のDunn検定］では、コントロール群となる水準を選択する必要があります。
水準
比較対象のペアのうち、1つ目の水準。
- 水準
比較対象のペアのうち、2つ目の水準。
スコア平均の差
1つ目の水準（「水準」）の順位スコアの平均から、2つ目の水準（「-水準」）の順位スコアの平均を引いた値（連続修正が適用されます）。ここでの順位は、データセット全体における順位です。同順位の場合は、平均順位が使用されます。連続修正については、スコア平均の差を参照してください。
差の標準誤差
スコア平均の差の標準誤差。
Z
検定統計量。この検定統計量は、「（「すべての群の分布の形状が同じ」という仮定が正しい場合において）分布の位置に差がない」という帰無仮説のもとで、漸近的に標準正規分布に従います。
p値
Zに基づく漸近検定のp値。