Je vraag is lastig om tot een eenvoudig antwoord te reduceren. Het leidende achterliggende principe is dat men het liefst zo zuinig mogelijk is met het aantal uit te voeren hypothesetoetsen: de angst voor kanskapitalisatie. Dit betekent dat wetenschappers zo min mogelijk toetsen willen doen.
Een van de manieren om het aantal toetsen te reduceren is om 'slim' a-priori (dus vantevoren) uit te denken welke verschiltoetsen eigenlijk relevant zijn, en of er vergelijkingen zijn die niet zo boeiend zijn. Post-hoc is namelijk een dure manier om te zeggen: we gaan alsnog allemaal t-toetsen doen. Om dit op te vangen wordt de p-waarde gecorrigeerd om significantie te bemoeilijken, maar die correctie per uitgevoerde t-toets drukken wel erg de power omlaag.
A-priori de noodzakelijke vergelijkingstoetsen uitdenken heeft dus als voordeel dat er minder powerverlies is, omdat je niet teveel kanskapitaliseert. Een voorbeeld kan bijvoorbeeld zijn: een wetenschapper onderzoekt een nieuwe behandeling. Zij is geinteresseerd in de vraag of de behandelingen beter werkten dan niets, en of de nieuwe behandeling beter is dan al bestaande behandelingen. Met maar drie groepen voelt de noodzaak tot contrasten nog niet zo groot, maar stel dat er vier al bestaande behandelingen zijn. Dan zijn er ineens zes groepen die vergeleken kunnen worden met elkaar: controle, vier bestaande behandelingen, 1 experimentele behandeling. Met een post-hoc toets zouden er vijftien vergelijkingen worden gedaan (dus vijftien t-toetsen in een post-hoc test met correctie). Maar door apriori contrasten op te stellen kan het aantal vergelijkingen tot twee toetsen worden gereduceerd:
1) controle versus rest
2) bestaande behandelingen als geheel tegen experimentele behandeling
Veel meer behoud van power en een zeer geringe toename van type 1 fout. Als de onderzoeksvraag het toelaat heeft apriori contrasten opstellen de voorkeur