Duncan法，也稱為Duncan』s new multiple range test (MRT)，是一種用於統計學中兩個或多個受試者組(或處理組)之間的比較的多重比較方法。它適用於小樣本研究，並以其強的假設保護措施而聞名，這主要得益於它能保證α錯誤率控制在預設的範圍內。Duncan法的核心在於確定每兩個平均數之間是否存在顯著差異，以及這些差異是否符合我們的假設。
Duncan法的基本思想是兩兩比較樣本均值之後排出一個排列列表，再對此進行分析。這種方法可以手動計算，也可以使用統計軟體。在手動計算時，首先需要對受試者組內的均值進行排列，然後從第一和第二個平均數組成的四元組開始檢索，以此類推，直到生成所有的d個兩兩平均數之間的比較組。
在通過兩兩比較平均數之後，我們得到所有組之間的平均差異。然而，這些已經比較的平均數之間的顯著差異可能並不充分說明樣本組之間的顯著差異。因此，需要進行一次F檢驗，以驗證所有組之間是否存在顯著性差異。
Duncan法標ABC通常用於小樣本數據分析，例如生物學實驗或醫學研究。在分析過程中，需要對數據進行分組，並將它們分成三組，以認識到每組之間的相似性減少了α錯誤率的可能性，也進一步揭示了潛在的研究因素。
需要注意的是，Duncan法在樣本量較小時可能會盲目地拒絕某些真實假設，而在樣本不充分的情況下似乎很強勁。此外，Duncan法結合了多種檢驗技術，例如主成分分析，因此可以從方向不同的角度對數據集進行分析，幫助研究人員發現隱藏在數據中的非線性關係。