方差分析方法？
方差分析法是所获得的数据按某些项目分类后，再分析各组数据之间有无差异的方法。例如给植物施用几种肥料，调查分析作物产量在不同肥料处理之间有无真正的差异时一般常采用方差分析法。
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。
延伸阅读
方差分析法abc是什么？
首先将全部平均数从大到小依次排列。然后在最大的平均数上标上字母a;并将该平均数与以下各平均数相比, 凡相差不显著的,都标上字母a,直至某一个与之相差显著的平均数则标以字母b。
再以该标有b的平均数为标准, 与上方各个比它大的平均数比较,凡不显著的也一律标以字母b;再以标有b的最大平均数为标推,与以下各未标记的平均数比, 凡不显著的继续标以字母b,直至某一个与之相差显著的平均数则标以字母c,·”… 如此重复进行下去,直至最小的一个平均数有了标记字母为止。这样各平均数间, 凡有一个相同标记字母的即为差异不显著,凡具不同标记字母的即为差异显著。
方差分析法的优缺点？
方差分析的优点是：不受比较组数的限制，比较组的平均数多的要素的作用、可分析要素之间的相互作用、方差分析的应用条件、独立性。
方差分析的缺点是：要涉及全部数据，并且计算复杂。
方差分析主要用途：
1、均数差别的显著性检验。
2、分离各有关因素并估计其对总变异的作用。
3、分析因素间的交互作用。
方差分析用来检验两组以上的数据，假如有三组数据为什么不能用T检验做三次两两之间检验是否能达到目的，结果是不能的，三次T检验每一次都会犯I类错误（推断错误导致概率过大），所以超过两组数据就要用方差分析（方差分析又叫做F检验）。
从输出结果查看方差分析，是否达到显著水平：是（一般是小于0.05），接受结论一（有差异）；否（一般是大于0.05）， 接受结论二 （无差异），如果符合方差齐性，则选择看符合方差齐性的事后检验，如果不符合方差齐性，则看方差非齐性的事后检验。
4、方差齐性检验。。
方差分析条件？
方差分析的应用条件为：
1、各样本须是相互独立的随机样本。
2、各样本来自正态分布总体。
3、各总体方差相等，即方差齐。
方差分析的用途：
1、两个或多个样本均数间的比较。
2、分析两个或多个因素间的交互作用。
3、回归方程的线性假设检验。
4、多元线性回归分析中偏回归系数的假设检验。
5、两样本的方差齐性检验等。
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。
扩展资料：
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。
根据资料设计类型的不同，有以下两种方差分析的方法：
1、对成组设计的多个样本均值比较，应采用完全随机设计的方差分析，即单因素方差分析。
2、对随机区组设计的多个样本均值比较，应采用配伍组设计的方差分析，即两因素方差分析。
在观测变量总离差平方和中，如果组间离差平方和所占比例较大，则说明观测变量的变动主要是由控制变量引起的，可以主要由控制变量来解释，控制变量给观测变量带来了显著影响。
反之，如果组间离差平方和所占比例小，则说明观测变量的变动不是主要由控制变量引起的，不可以主要由控制变量来解释，控制变量的不同水平没有给观测变量带来显著影响，观测变量值的变动是由随机变量因素引起的。
方差分析可分为？
根据资料设计类型的不同，有以下两种方差分析的方法：
1、对成组设计的多个样本均值比较，应采用完全随机设计的方差分析，即单因素方差分析。
2、对随机区组设计的多个样本均值比较，应采用配伍组设计的方差分析，即两因素方差分析。
两类方差异同
两类方差分析的异同：
两类方差分析的基本步骤相同，只是变异的分解方式不同，对成组设计的资料，总变异分解为组内变异和组间变异（随机误差），即：，而对配伍组设计的资料，总变异除了分解为处理组变异和随机误差外还包括配伍组变异。
一组数据怎么做方差分析？
方差分析步骤：
①建立原假设和备泽假设，原假设为：不同水平对应均值相等；
②给定那个显著水平α，默认0.05；
③计算F统计量的F0值（F0=误差自由度/模型自由度）。
方差假设条件为残差服从正态分布，其条件等价于：
①每组观测服从正态分布（观测数目足够多就认为正态分布）；
②方差齐性；
③数据中的观测间独立
可用于方差分析的三个过程步：TTEST、ANOVA、GLM分别适用于一个因素两个水平(TTESTANOVAGLM)、一个因素多个水平(ANOVAGLM)、多个因素(ANOVAGLM)。不同的是ANOVA适用于处理均衡数据（每个分类观测数量相等）。
方差分析研究方法？
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。
方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
什么是方差分析？简述单因素方差分析的基本思想？
方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计方法。它是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型自变量是否有显著影响。
单因素方差分析基本思想：数据的误差即总误差平方和分为组间平方和组内平方和，组内误差只包含随机误差。组间误差包含随机误差和系统误差，系统误差即为因素不同水平造成的误差，如果因素的不同水平对数据没有影响，系统误差为0，组间误差与组内误差经过自由度平均后的数值相比接近于1，反之，如果因素的不同水平对数据有影响，这个比值就会大于1，当它大到某种程度时，就可以说不同水平之间存在着显著差异，也就是自变量对因变量有显著影响
方差分析的原理和步骤？
基本原理：就是计算其组间误差，其是服从F分布，求出F值，在依据F分布表来验证是否显著。步骤：1、收集数据，求平均数；2、求方差；S^2=1/nΣ［(X-Xi)^2］3、根据方差，分析数据，4、比较方法：方差是考察数据波动的一种衡量方法，方差较小数据波动较小，方差越大，数据波动大。5、得出结论。