Neste trabalho, por meio de experimentos simulados no delineamento inteiramente casualizado pelo método de Monte Carlo, inicialmente comparou-se o resultado do teste F global da análise de variância com o resultado de cada um dos seguintes procedimentos para a comparação de médias de tratamentos entre si duas a duas: Tukey, Duncan, DMS de Fisher, Student-Newman-Keuls e Scheffé. Ainda, os níveis de significância por comparação e por experimento, condicionais e incondicionais a um resultado preliminar significativo do teste F global, foram estimados para cada um dos testes de médias por meio do mesmo processo de simulação. Por fim, o poder condicional e incondicional de cada um dos procedimentos também foi estimado. Neste estudo notou-se a presença das duas situações contraditórias possíveis ao confrontar o resultado do teste F global com o resultado de cada um dos testes de médias analisados. No entanto, a presença dessas situações parece não estar ligada ao desvio de ao menos uma das pressuposições da análise. Notou-se, todavia, que testes que apresentaram maior incidência da situação de um teste F não significativo e ao menos um contraste entre médias significativo, apresentaram também estimativa para o nível de significância por experimento muito acima do nível nominal de 5% declarado. Além disso, testes com maior incidência da situação de um teste F global significativo e nenhum contraste entre médias significativo mostraram-se menos poderosos que os demais procedimentos avaliados. Verificou-se também que a aplicação condicional dos testes de comparações múltiplas a um resultado preliminar significativo do teste F global pode levar a um nível de significância real maior do que o nível nominal declarado. Essa aplicação condicional pode, ainda, levar a um pequeno aumento no poder dos testes em experimentos em que o número de tratamentos e a diferença real entre médias adjacentes são baixos.

In this work, through experiments simulated in completely randomized design by Monte Carlo's method, initially the result of the overall F-test on analysis of variance was compared with the result of each one of the following multiple comparison procedures: Tukey, Duncan, Fisher's least significant difference, Student-Newman-Keuls and Scheffé. Furthermore, the comparisonwise and experimentwise error rates, conditional and unconditional to a significant result of the overall F-test, were estimated for each one of the tests analyzed by the same simulation process. Finally, the conditional and unconditional power of each procedure was also estimated. In this study it was noticed the presence of the two possible conflicting situations to confront the overall F-test result with the result of each multiple comparison test analyzed. However, the presence of these situations doesn't seem to be linked to deviation at least one of the assumptions of the analysis. It was noted, however, tests that had a higher incidence of the situation with not significant F-test and at least one significant contrast between means, also showed estimate for experimentwise error rate much bigger than the nominal level of 5% declared. In addition, tests with higher incidence of the situation with significant overall F-test and no significant contrast between means, were less powerful than the other evaluated procedures. It was also found that the conditional application of multiple comparison tests to a significant result of overall F-test can lead to real significance level greater than the nominal level declared. This conditional application can also lead to a small increase in the power of tests in experiments in which the number of treatments and the real difference between adjacent means are small.