Newman-Keuls或者Student-Newman-Keuls(SNK)，是一种逐步的多重比较方法，用于识别彼此显著不同的样本均值。来源Newman-Keuls方法由Newman于1939年引入，并于1952年由Keuls进一步发展，但它并不对多重比较谬误(FWER)进行控制。因此，在1955年时，由Benjamini和Hochberg提出了提出了一个新的、更强大的标准:错误发现率(FDR)控制方法。 2006年，Shaffer(通过广泛的模拟分析)表明Newman-Keuls方法在某些限制条件下控制了错误发现率。 计算方法Newman-Keuls检验的假设基本上与独立样本t检验的假设相同:正态性、方差齐性和独立观测值。当比较样本均值时，Newman-Keuls方法采用逐步比较的方法。在进行均值比较之前，所有样本均值按照升序或降序进行排序，从而产生样本均值的有序范围(p)。然后在最大范围内对最大和最小样本均值进行比较。如果假设最大范围是四个平均值(p = 4)，Newman-Keuls方法所揭示的最大和最小平均值之间的显著差异将导致对该特定范围