为什么要方差 方差分析不是简单分析方差，通过方差分析因子的显著与否。方差只是手段。对结果的影响是否显著。要用到假设检验。零假设，备择假设。但是假设检验的前提条件是：正态分布，。
什么是方差分析？ 方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称\"变异数分析\"或\"F检验\"，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。基本简介：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。基本步骤整个方差分析的基本步骤如下：1)建立检验假设；2)H0：多个样本总体均值相等；3)H1：多个样本总体均值不相等或不全等。4)检验水准为0.05。5)计算检验统计量F值；6)确定P值并作出推断结果。
什么是方差分析 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：YY19910606T第五32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333433623764章方差分析第一节方差分析的基本原理1.1概念方差分析(AnalysisofVariance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。例如：医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响；不同饲料对牲畜体重增长的效果等，都可以使用方差分析方法去解决。方差或叫均方，是标准差的平方，是表示变异的量。在一个多处理试验中，可以得到一系列不同的观测值。造成观测值不同的原因是多方面的，有的是处理不同引起的，叫处理效应或条件变异，有的是试验过程中偶然性因素的干扰和测量误差所致，称为实验误差。方差分析的基本思想是将测量数据的总变异按照变异原因不同分解为处理效应和实验误差，并作出其数量估计。（方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和）。1.2方差分析的适用条件？各处理组样本来自正态总体；各样本是相互独立的随机样本；各处理组的总体方差相等，即方差齐性。1.3数学模型假定有k组观测。
