什么是方差分析？
方差分析：根据不同需要把某变量方差分解为不同的部分，比较它们之间的大小并用F检验进行显著性检验的方法。 又称“变异数分析”或“F检验”，是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。F值是两个均方的比值[效应项/误差项]，不可能出现负值。F值越大[与给定显著水平的标准F值相比较]说明处理之间效果[差异]越明显，误差项越小说明试验精度越高。扩展资料：方差分析，又称“变异数分析”，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。方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。(2) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体 。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。1、设C是常数，则D（C）=02、设X是随机变量，C是常数，则有 3、设 X 与 Y 是两个随机变量，则其中协方差 特别的，当X，Y是两个不相关的随机变量则此性质可以推广到有限多个两两不相关的随机变量之和的情况。4、D（X）=0的充分必要条件是X以概率1取常数E（X），即 （当且仅当X取常数值E（X）时的概率为1时，D（X）=0。）注：不能得出X恒等于常数，当x是连续的时候X可以在任意有限个点取不等于常数c的值。参考资料：百度百科-方差分析
方差分析，请问该怎么做
答：方差分析的做法：(一)求平方和平方和的计算方法有三种:一种是用“平方和”定义公式，即公式9-3.9-4。一种是用原始数据公式，或利用样本统计量进行计算。1.总平方和总平方和是所有观测值与总平均数的离差的平方总和。用原始数据计算总平方和要使用公式9-10。表9-1中数据的总平方和等于: SS,=∑∑X nk(∑∑X)°2.组间平方和组间平方和是几个组的平均数与总平均数的离差的平方总和。用原话数据计算组间平方和使用公式911。表9-1中数据的组间平方和等于 SS,-∑(∑X)_(∑∑X)组内平方和是各被试的数值与组平均数之间的离差的平方总和。计算组内平方和的公式为9-12。表9-1中数据的组内平方和等于: ss„ =∑∑x-∑(∑X)°(二)计算自由度计算自由度的公式见公式9-8。在表9-1中，共有3组，每组有4个被试，因此总自由度分别dfr=N-1=12-1=11组间自由度df=k-1=3-1=2组内自由度dfw=k(n-1)=3x(4-1)=9(三)计算均方组间均方的MS。计算是用组间平方和除以组间自由度，组内均方 MSw是用组内平方和除以组内自由度。(四)计算F值(五)查F值表进行F检验并做出决断假如拒绝虚无假设的力值(p-value)定为p=0.05，如果计算的值远大于所确定的显著性水平的临界值，表明F值出现的几率小于0.05，就可拒绝虚无假设，可以说不同组的平均数之间在统计上至少有一对有显著差异最如实验控制适当，也可以提出自变量对因变量作用显著的结论。(六)陈列方差分析表上面几个步骤的计算结果，可以归纳成一个方差分析表。
