方差剖析也称F磨练或变异数剖析，，，，，，，是判断两个或多个均数间差别显著性的要领。。。。。。。。所谓“变异数”就是标准差的平方 (s2)，，，，，，，它是一个变异指标。。。。。。。。F是两个变异数之比，，，，，，，其中一个变异数体现各处置惩罚组平均数之间的差别，，，，，，，称为“组间变异”；；；；；；；另一个“变异数”体现各组内的个体差别，，，，，，，称为“组内变异”或“误差”。。。。。。。。从理论上讲，，，，，，，在统一总体内抽取几个样本，，，，，，，有两种要领盘算其变异数（组间要领和组内要领），，，，，，，盘算效果两者应相等，，，，，，，即：s21=s22，，，，，，，也就是说：

在单因素完全随机设计的方差剖析中，，，，，，，组间变异和组内变异都以离均差平方和（SS）除以响应的自由度所得的均方（MS）体现。。。。。。。。组间均方与组内均方之比（即组间方差与组内方差之比值）为F值。。。。。。。。
组内均方体现样本均数差的变异，，，，，，，造成这种变异的可能缘故原由有两个：一是各组内个体间的变异，，，，，，，二是各组实验因素的作用。。。。。。。。后者是试验所要研究的问题，，，，，，，而组内均方体现各组内个体间的差别，，，，，，，与试验因素无关。。。。。。。。因此，，，，，，，若试验因素确有作用，，，，，，，则组间均方一定显着大于组内均方，，，，，，，F值也显着大于1。。。。。。。。
别的，，，，，，，由于抽样波动的关系，，，，，，，F值也有一定的波动规模，，，，，，，它的漫衍情形与自由度巨细有关。。。。。。。。以是在求得F值后，，，，，，，应凭证组间均方的自由度n1与组内均方的自由度υ2查F界值表，，，，，，，找出响应的概率(P)，，，，，，，查表382即可得出，，，，，，，并与盘算出来的F值作较量后作出结论。。。。。。。。若各均数间有差别，，，，，，，还应再作均数之间的两两较量，，，，，，，即Q磨练。。。。。。。。
综上所述，，，，，，，多个均数的F磨练现实包括两大部分：一是F磨练，，，，，，，它的主要目的是较量多个均数之间是否有差别，，，，，，，若是相互之间没有显著差别，，，，，，，即F磨练到此为止；；；；；；；另一个是Q磨练，，，，，，，它的主要目的是当F值磨练有显著性差别时，，，，，，，再将各均数举行两两较量，，，，，，，即从中找出哪一对或哪几对均值之间有显著性差别。。。。。。。。
鉴于方差剖析基于正态漫衍条件，，，，，，，故举行分差剖析的资料应当具备一定条件，，，，，，，一是各视察值相互对立，，，，，，，并且听从正态漫衍；；；；；；；二是各组资料总体方差相等，，，，，，，即各总体具有方差齐性。。。。。。。。资料的正态性和方差齐性可作统计磨练。。。。。。。。现先容以下两种常用盘算要领：