方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）是统计学中用于多组独立样本均值比较的核心方法，由统计学家罗纳德·费希尔提出。其本质是通过分析数据的“组间方差”与“组内方差”的比值，判断多组数据的均值是否存在显著性差异，相较于仅能对比两组样本的t检验，方差分析可同时对三组及以上样本进行均值比较，避免了多次t检验带来的Ⅰ类错误累积。

一、方差分析的核心原理与前提假设

（一）核心原理：变异的分解与检验

方差分析的核心逻辑是总变异的来源分解。对于多组实验数据，其总变异可拆分为两个相互独立的部分：

1. 组间变异：由实验的处理因素（自变量）以及随机误差共同引起，反映不同组之间的均值差异程度。

继续阅读：方差   统计学   原理

此文由 怡心湖 编辑，若您觉得有益，欢迎分享转发！：首页 > 会·生活 » 统计学入门：方差分析（ANOVA）的原理与多组实验案例解析