このような場合に，簡単な検定のやり方として「前後の差を取ったデータについて，対応のない平均値の差の検定をすればよい」と答えてきたが，正確性に欠けるので補足しておく。

データ例

Ａ１とＡ２は対応がない（別の被検者）
Ｂ１とＢ２は対応がある（同じ被検者に二回測定）

条件Ａ１における二回の測定値
Ｂ１　Ｂ２　　差（後で使用）
　３　　４　−１
　３　　３　　０
　１　　４　−３
　３　　５　−２
　５　　７　−２

条件Ａ２における二回の測定値
Ｂ１　Ｂ２　　差（後で使用）
　５　　３　　２
　７　　５　　２
　８　　２　　６
　７　　４　　３
　９　　６　　３

このデータに対して　ＡＳＢ タイプの２要因分散分析を行うと

　　　　　　　　　　ＳＳ　ｄｆ　　　ＭＳ　　　　　Ｆ　　　　　Ｐ
主効果Ａ　　　　１６．２　　１　１６．２　　４．６３　０．０６４
誤差Ｓ（Ａ）　　２８．０　　８　　３．５　　　　ＮＡ　　　　ＮＡ
主効果Ｂ　　　　　３．２　　１　　３．２　　３．２０　０．１１１
交互作用Ａ×Ｂ　２８．８　　１　２８．８　２８．８０　０．０００６７２３６４２
誤差　　　　　　　８．０　　８　　１．０　　　　ＮＡ　　　　ＮＡ

差のデータについて，対応のない２群(A1,A2)の平均値の差の検定（両側検定）を行うと，
t = 5.3666, df = 8, p-value = 0.0006724
となる。ただしこれは，二群が等分散であると仮定したときのものである。

すなわち，後者のｔ検定の結果は，ASBタイプの検定では「交互作用Ａ×Ｂ」についての結果と同じになるのである。

それぞれの効果について検定が必要ならば，ASBタイプの２要因分散分析を行わねばならない。

しかし，差のデータが二群間で等分散であるかどうかの保証がないとすれば，差のデータのｔ検定を行うときには Welch の方法をとるという方策があるが，ASBタイプの検定を行うとするとそのオプションは用意されていない。