（5） 接着，回答问题"Do you want to retain all populations for further analysis?"
如果你选择No，那么Delete Populations 对话框会弹出让你删除部分你选择的populations。
（6） 如果你在第（3）步选择了Groups，在enter the number of groups对话框输入组数。
点击OK打开Group Populations对话框，为每个group选择正确的populations。
（7） 如果Two-locus LD在第（3）步被选择Check的话，你需要选一个significance level（P）去测试loci之间的linkage disequilibria。重要的是，在你有大量的alleles/locus, loci和populations时，一个高的P值能导致一个极大的输出！大部分例子中，P应该小于等于0.05。
（8） 如果Neutrality Test在第（3）步被选择Check的话，你需要选择去测试neutrality的为计算95%上下限的置信界限的simulations的数量。推荐500 – 1000 simulations为置信界限的可信估计。
（9） 如果你正确的完成了从（1）到（8）的操作，这是会出现result.dat输出窗口，显示了你选择数据的分析结果。打开File | Save as...保存成SCII码形式，可以进一步使用或者直接复制粘贴到word中。
下面是关于dominant markers的 Diploid Data Analysis 对话框。你可能需要在HW equilibrium (i.e., FIS= 0) 或 HW disequilibrium (i.e., FIS0)之间进行选择。注意到在你的数据中，你可以为每一个population指定FIS值。如果你没有指定FIS值，程序会默认假定你的population 处于HW equilibrium。当你选择了HW disequilibrium，程序会在判断等位基因频率的时候读FIS值并且使用它。如果你有了FIS值但是却选择了HW equilibrium，这个时候程序会忽略你的FIS值并认为是HW equilibrium。
对于dominant markers的数据分析，和描述的co-dominant markers分析很相似。
