例子：比較某個實驗組在紅光、綠光及黃光反應時間的差異(每個受試者都必須做紅光、綠光及黃光的反應時間)。

使用目的：了解兩個自變項(或屬性變項、類別變項)對於某個依變項(觀察變項)交互作用的影響。

使用時機：當有兩個因子時，且這兩個因子互為獨立，若要了解其對某個觀察變項有何交互作用的影響時，可使用此項統計方法。

例子：想要了解 A、B 兩種藥品在使用不同的劑量(輕、重)時對於治療高血壓是否有交互作用影響。

使用目的：了解兩個自變項(或屬性變項、類別變項)對於某個依變項(觀察變項)交互作用的影響。

使用時機：若有兩個因子，其中一個是獨立樣本(如男、女；或有、無回饋)，另一個為重複量數(如每一個受試者均接受紅光、綠光、黃光反應時間的實驗處理)，想要了解其對某個觀察變項有何交互作用影響。

例子：了解有、無回饋是否對於不同色光(紅光、綠光、黃光)的反應時間有所影響。有回饋組和無回饋組的受試者，每人都必須對三種色光做反應。

使用目的：了解兩個自變項(或屬性變項、類別變項)對於某個依變項(觀察變項)交互作用的影響。

使用時機：若有兩個因子，皆為重複量數，想要了解其對某個觀察變項有何交互作用影響。

例子：想要了解釘鞋的釘子長短和起跑架的角度對於 100 公尺短跑速度的影響，其中每個受試者均需穿長短不同的釘鞋，並使用不同角度的起跑架(一種是 60 度，另一種是 45 度)各跑一次 100 公尺。

使用時機：在做獨立樣本的差異性比較時，都需先做此項考驗。若各個群體的變異數不同質，則所得的結果將和實際的結果有所不同。

例子：如在進行獨立樣本 t 考驗、獨立樣本單因子、二因子、多因子的變異數分析之前，都需先做此項考驗，等確定各組都同質時，才可進行差異性的比較。

使用目的：將會影響數個自變項的某一個變數抽離出來，以便比較這數個自變項對依變項的影響。

使用時機：當無法做到實驗控制時，而且發現某個變數會影響到此項實驗，就以統計控制的方法將此變數控制住(從自變項中抽離出來)，然後比較這數個自變項對依變項的影響。

例子：在三個智力不同的班級實施不同的教學法，看其學習效果是否有所不同。因無法將三個班級打散隨機編班(亦即無法做到實驗控制)，因此只好將智力的因素先加以排除，然後才比較三個班的學習效果。

F為變異數同質性接近1或─1，表示兩個變數關聯性越強

雙尾檢定，T值是兩個平均數相減，而t=2.52(正)，表示後測減去前測分數顯著較高。