Dunnett의 방법은 분산 분석에서 각 요인 수준의 평균과 관리 그룹의 평균 사이의
차이에 대한 신뢰 구간을 생성하기 위해 사용된다. 구간이 0을 포함하면 두 평균을
비교할 때 유의한 차이가 없는 것이다.
사용자는 모든 비교에 대한 모임 오류율을 지정하고, Dunnett의 방법은 그에 따라
각 개별 비교에 대한 신뢰 수준을 확인한다.
 
세 가지 체중 감량 약을 조사하여 위약과 크게 다른지 여부를 판단하려고 한다.
이중 블라인드 테스트에서 50명은 약 A를 받고, 50명은 약 B를 받고, 50명은 약 C를 받고,
50명은 위약을 받았다.
 
 

위약 그룹은 관리 그룹이다. 각 그룹의 평균 체중 감량을 기록하고 Dunnett 방법으로
분산분석을 수행하여, 세 가지 약이 위약과 크게 다른 체중 감량 효과를 나타내는지 판단한다.
Dunnett 방법은 다음과 같이 세 가지 신뢰 구간을 생성한다

그룹 A와 위약 그룹 간 평균 체중 감량의 차이에 대한 신뢰 구간, 그룹 B와 위약 그룹 간
평균 체중 감량의 차이에 대한 신뢰 구간, 그리고 그룹 C와 위약 그룹 간 평균 체중 감량의
차이에 대한 신뢰 구간을 하나씩 생성한다.

세 가지 비교 모두에 대한 모임 오류율을 0.05으로 설정하므로,
모든 비교에 대한 신뢰 구간은 95% 이다.
 
 

 

약 A와 위약 간 차이에 대한 신뢰 구간은 0을 포함하므로, 그룹 A와 위약 그룹의 체중 감량에
차이가 없다는 결론을 내린다. 약 B와 위약 간 차이에 대한 신뢰 구간은 음수만 포함하므로,
그룹 B의 환자가 위약 그룹의 환자보다 체중 감량이 적다는 결론을 내린다.
즉, 약 B는 체중 감량에 방해가 된다.

마지막으로, 약 C와 위약 간 차이에 대한 신뢰 구간은 양수만 포함하므로,
약 C는 위약보다 훨씬 크게 체중 감량 효과를 나타낸다는 결론을 내린다.
이 연구 결과로 약 C가 추천된다.