કોનોવર અને ઇમાને 1981માં સૌપ્રથમ સૂચવ્યા મુજબ, આંકડા જ્યારે એનોવાની ધારણા સંતોષતા નથી ત્યારે પ્રત્યેક મૂળ ડેટા મૂલ્યને તેની રેન્કથી બદલવામાં આવે છે. જેમાં સૌથી નાનું 1 અને સૌથી મોટું N છે. ત્યાર બાદ રેન્કમાં તબદીલ કરેલી ડેટા પર સ્ટાન્ડર્ડ એનોવાની ગણતરી કરો. ટુ-વે ડિઝાઇન જેવા માટે કોઇ સમકક્ષ નોનપેરામેટ્રિક પદ્ધતિ હજુ સુધી વિકસાવાઇ નથી ત્યાં રેન્ક તબદીલી એવા ટેસ્ટમાં પરીણમે છે જે બિન સામાન્યતા સામે મજબૂત હોય છે અને આઉટલીયર અને બિન અચળ અંતર સામે પ્રતિરોધક હોય છે. ((હેલસેલ એન્ડ હિર્શ્ચ 2002, પેજ 177).
જો કે સીમેને "et al." (1994) નોંધ્યું હતું કે કોનોવર અને ઇમાન (1981)ની રેન્ક તબદિલી ફેક્ટોરિયલ ડિઝાઇનમાં ઇફેક્સ્ટની આંતરિક પ્રતિક્રીયાના પરીક્ષણ માટે યોગ્ય નથી કારણકે તે ટાઇપ-1 ભૂલ (આલ્ફા એરર)માં વધારો કરે છે. . વધુમાં, જો બંને મુખ્ય પરિબળો નોંધપાત્ર હોય તો પ્રતિક્રિયા માપવા બહુ ઓછી શક્તિ હોય છે.
રેન્ક તબદીલીનો ચલ ક્વોન્ટાઇલ નોર્મલાઇઝેશન છે જેમાં રેન્કમાં વધુ તબદીલી કરવામાં આવે છે જેથી પરીણામી મૂલ્ય થોડું નિશ્ચત વિતરણ ધરાવેક્વોન્ટાઇલ-નોર્મલાઇઝ્ડ ડેટાનું વધુ વિશ્લેષણ બાદમાં તે વિતરણની નોંધપાત્ર મૂલ્યની ગણતરીમાં ધારણા કરે છે.




પાવર વિશ્લેષણ
રેન્ક પર અનોવા
મોડલ
રેન્ડમ ઇફેક્ટ્સ મોડલ્સ