Post-hoc test는 통계학에서 분산 분석(ANOVA)과 같은 전체적인 통계 검정을 수행한 후, 구체적으로 어떤 집단 간에 차이가 있는지를 밝혀내기 위해 실시하는 추가적인 통계적 검정을 의미합니다. 라틴어인 'post hoc'은 '이후에'라는 뜻을 담고 있으며, 연구자가 실험 결과를 얻은 뒤에 데이터를 다시 살펴보며 사후적으로 분석한다는 맥락에서 유래했습니다. 주로 세 개 이상의 집단을 비교할 때, 전체적으로 차이가 있다는 결과가 나왔을 경우 구체적으로 A와 B 집단이 다른지, 혹은 B와 C 집단이 다른지를 확인하기 위해 사용됩니다. 일반적인 t-test와 달리 여러 번의 비교를 수행할 때 발생할 수 있는 제1종 오류(실제로는 차이가 없는데 차이가 있다고 잘못 판단하는 오류)를 방지하기 위한 보정 절차를 포함하는 경우가 많습니다. 학술 논문이나 데이터 분석 보고서에서 매우 자주 등장하는 전문 용어이며, 일상적인 대화보다는 연구 방법론이나 통계적 의사결정 과정에서 필수적으로 사용되는 격식 있는 표현입니다.