它没有被添加到 R 中，因为没有人认为添加到 R 中足够重要。

SPSS 似乎对事后测试采取了一种分散的方法——他们只是不断地添加它们。出现在（比如说）SPSS 中的东西是基于营销的，而不是需要的。SPSS 认为他们可以说“我们的事后测试比 SAS、Stata 和 Statistica 加起来还要多，所以你应该购买我们的软件”。人们很少在 SPSS 的上下文之外看到这些测试（也很少在试图涵盖特定 SPSS 功能中所有内容的书籍的上下文之外）。那本书的一个小问题是它是对一本为 SPSS 编写的书的重写，因此有时不同的结构是明智的，因此它匹配 R，而不是 SPSS。

对于 R，如果有人足够关心把它放进去，就会有人把它放进去。人们已经找到时间为 R 编写数千个包，但其中没有一个包含（比如说）Hochberg GT2 测试，这一事实可能会说明问题我们的东西。

如果你真的必须做这些事后测试（我不是粉丝，而且很少做），我猜你有两个选择：你可以引导它。你可以自己写。SPSS 使用的算法在此处发布：ftp: //public.dhe.ibm.com/software/analytics/spss/documentation/statistics/20.0/en/client/Manuals/IBM_SPSS_Statistics_Algorithms.pdf

另外，请注意这个问题几年前出现在 R 帮助列表中（我怀疑他们读过同一本书），https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2005-November/083595。 html

稳健性不会来自用于进行事后测试的包。它将来自它们所基于的模型。

例如，如果您要使用nlme::gls()数据建模，这将允许不等方差并容纳不平衡的数据。然后，跟进multcomp::glht()或lsmeans::lsmeans()将提供从所用模型的稳健性继承其稳健性的事后测试。其他 R 包中可能还有其他建模选项。

R 中的“DTK”包具有 Dunnett 的修改后的 Tukey-Kramer 成对多重比较测试。