1つ目の水準のオブザベーション数をn1、2つ目の水準のオブザベーション数をn2とします。これらのオブザベーションは、この2水準の標本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。
スコア平均の差 = (ScoreSum1 - 0.5)/n1 - (ScoreSum2 + 0.5)/n2
スコア平均の差 = (ScoreSum1 + 0.5)/n1 - (ScoreSum2 -0.5)/n2
グループごとの分散が等しくない場合、通常の分散分析が必要とする仮定が満たされないので、通常の分散分析のF検定は適切ではありません。JMPには、4種類の等分散性の検定の他に、グループ標本の分散が等しくないときにも妥当な分散分析が用意されています。等分散性の検定のうちの3つは、各グループ内での広がりを測定するための新しいY変数を作成し、それに対して分散分析を行います。もう1つはBartlettの検定です。Bartlettの検定は、正規分布のもとでの尤度比検定に類似しています。