★帰無仮説が異なるため。
■理論的根拠
●帰無仮説：A,B,Cのどの3群間にも差が無い
・t検定を行った場合
…帰無仮説：2群間で差が無い
＝AとB, BとC, CとAの組み合わせで、5%有意水準で比較することとなる
⇒結果は、それぞれ95%の確率で正しい
⇒帰無仮説を満たす確率(p)は、1-(0.95)^3
＝p=0.14 となり、第Ⅰ種の誤りとなる
⇒違う検定（分散分析：ANOVA）が必要
※正規分布かつ等分散の場合がANOVA
⇒正規分布かつ不等分散の場合はWelchの検定、非正規分布の場合はKruskal-Wallis検定
■post-hoc分析
・分散分析の後、どの群間に差があったかを知る検定（多重比較法）
※分散分析→多重比較 という手順は理論的に誤り；扱う統計量が異なるため
⇒慣習的に行われているのが現状
⇒様々な方法があるが、明らかに誤りである方法以外のものを選択すれば問題ないはず
●パラメトリック（正規分布）な場合
・等分散→Turkeyの方法、不等分散→Games-Howellの方法
●ノンパラメトリック（非正規分布）な場合
・Steel-Dwassの方法
●どちらでも
・Bonferroniの方法
…多重比較のため、有意水準を厳しくする方法
（具体的には、有意水準÷検定数 とする）
⇒この後、2群間の比較を用いる（t検定、Mann-Whitney検定など）
※Bonferroniは、検定数が増えると有意水準が低くなる＝かなり厳しい検定になる ことが問題
参照 SPSSで学ぶ医療系データ解析