在多元拟合中，归因于假设和误差的平方和是平方与叉积的矩阵（而非单个数值）。有很多方法来衡量假设平方和以及叉积的矩阵（称为 H 或 SSCP）值与残差的矩阵（称为 E）值相比有多大。JMP 报告文献中常见的四种多元检验。若您在寻找精确显著性水平下的检验，可能需要在参考书中查找表。幸运的是，这四种检验都可以变换为近似 F 检验。若响应设计生成单个值，或假设是单个自由度，则多元检验是等价的，生成相同的精确 F 检验。JMP 用精确的 F 值标记检验。否则 JMP 用近似的 F 值标记该检验。
在高尔夫球示例中，只有一个效应，因此整体模型检验和品牌的检验是相同的，它们将使用近似 F 值检验显示四种多元检验。只有自由度为 2（每个响应各一个）的单个截距，因此它的 F 检验是精确的，被标记为精确的 F 值。
“整体模型”、“截距”和“品牌”报表上的红色小三角菜单包含生成其他信息的选项，这些信息包括特征值、典型相关性、重心值列表、重心图和用于保存典型变量的保存命令。
效应（该示例中为品牌）弹出菜单也包含用于指定对比的选项。
定制检验和对比功能与具有单个响应的回归的这些功能相同。请参见标准最小二乘法模型。
要查看多元方差分析表检验的公式，请参见多元检验。
扩展的“多元”报表包含以下列：
检验
标记表中的每个统计检验。若响应函数值（M 矩阵中指定的列）的数目为 1 或效应对于每个响应函数只有一个自由度，则提供精确 F 检验。否则，使用近似 F 检验给出四个标准多元检验统计量：Wilks Lambda (Λ)、Pillai 迹、Hotelling-Lawley 迹和 Roy 最大根。
值
报表中每个多元统计检验的值。
近似的 F 值（或精确的 F 值）
对应于多元检验的 F 值。若响应设计生成单个值或检验只有一个自由度，则是精确 F 检验。
分子自由度
分子自由度。
分母自由度
分母自由度。
概率 > F
对应于 F 值的显著性概率。
注意：有关“球形检验”表的详细信息，请参见一元检验和球形检验。