方差分析是一种统计方法，根据研究设计的不同，主要分为两种类型：

首先，对于成组设计中多个样本均值的比较，推荐使用完全随机设计的方差分析，即单因素方差分析。在这种情况下，研究对象被随机分配到各个组别，总变异被分解为两部分：组间变异，代表组与组之间的差异，以及组内变异，即随机误差的体现。

其次，当研究设计采用随机区组，即配伍组设计时，适合采用两因素方差分析。在这种设计中，总变异不仅包括处理组之间的差异（SS处理）和随机误差（SS误差），还可能包含配伍组效应（SS配伍）。

进行方差分析的基本步骤如下：

设定假设：原假设（H0）通常认为所有样本总体均值相等，备择假设（H1）则假设至少有一个或多个总体均值不相等或不全等。检验水准通常设定为0.05。

计算检验统计量F值，这是通过比较组间变异与组内变异的比值来确定的。

基于计算出的P值，评估原假设是否成立，从而得出推断结果。如果P值小于预设的检验水准，通常拒绝原假设，接受备择假设。

总的来说，方差分析的关键在于正确理解设计类型，然后按照标准化的步骤进行分析，以确定数据中的显著差异。

扩展资料

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。