随机区组设计方差分析的检验效率高于单因素方差分析的原因如下：

由于随机区组设计利用区组控制了可能的混杂因素,并在进行方差分析时,将区组间变异从原组内变异种分离出来,当区组间变异有统计学意义时。

由于减少了误差均方使处理组间的F值更容易出现显著性,从而提高了实验效率。因此,随机区组设计方差分析的效率高于完全随机分组设计的方差分析。

方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。

在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响。

统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。方差是和中心偏离的程度，用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）并把它叫做这组数据的方差，记作S2。在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定。