下载文档原格式
单因素方差分析1.基本理解方差分析：是一种利用实验获取数据并进行分析的统计方法，经常用于研究不同效应对指定实验的影响是否显著。
方差分析用于检验连续型随机变量在三及以上分类数据不同水平上的差异情况。
方差分析包括：单因素方差分析、多元素方差分析、多元方差分析、协方差分析、重复测量方差分析。
在问卷数据中：单因素方差分析使用较多。
单因素方差分析：用于检验单个因素取不同水平是某因变量的均值是否有显著的变化，也可进一步用于因变量均值的多重比较（检验某些水平下的实验结果具体区别于其他水平的显著差异）。
图1检验步骤2.单因素方差分析操作步骤操作步骤第一步：首先将数据导入spss中并进行赋值后，点击分析、比较平均值、单因素ANOVA检验。
图2单因素方差分析第一步操作步骤第二步：进入图中对话框后将需检验的变量放入因变量列表中，在因子中放入分类变量，点击事后比较勾选假定等方差（LSD），不假定等方差（塔姆黑泥T2）点击继续。
图3单因素方差分析事后比较勾选3.当因素方差分析结果后点击线性进入图中下方选项框、勾选描述、方差齐性检验点击继续、确定。
图4单因素方差分析选项勾选然后单因素方差分析的描述、方差齐性、假设检验就出来了。
图5单因素方差分析结果单因素方差分析事后两两比较结果。
图6事后比较结果4.结果整理将首先将描述统计的结果粘贴复制到Excel表格中进行整理，保留均值和标准差及前面的内容，后在后面加入ANOVA表中的F和p值，将整理好的两两比较结果粘贴到表格的最后，最后将整理好的结果粘贴到Word文档中进行整理。
可参考图中结果整理。
（注：一般在看结果时首先看ANOVA表的结果，看显著情况，显著（p<0.05）看方差齐性检验的结果，若方差齐性检验的结果方差齐（p>0.05），然后再看事后比较的结果，方差齐看LSD，方差不齐看塔姆黑泥的结果，同样差异的显著看事后比较每行对应的显著性（若p<0.05，代表比较的对象显著。
单因素方差分析的计算步骤Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】一、 单因素方差分析的计算步骤假定实验或观察中只有一个因素（因子）A ,且A 有m 个水平，分别记为,,,21m A A A 在每一种水平下，做n 次实验，在每一次试验后可得一实验值，记做ij x 表示在第j 个水平下的第i 个试验值()m j n i ,2,1;,2,1==。
结果如下表：m A A A ,,21看成是m 个正态总体，而()m j n i x ij ,2,1;,2,1==看成是取自第j 总体的第i 个样品，因此，可设()m j n i a N x j ij ,2,1;,2,1,,~2==σ。
可以认为j j j a εεμ,+=是因素A 的第j 个水平j A 所引起的差异。
因此检验因素A 的各水平之间是否有显着的差异，就相当于检验：μ====m a a a H 210:或者 具体的分析检验步骤是：（一）计算水平均值令j x 表示第j 种水平的样本均值，式中，ij x 是第j 种水平下的第i 个观察值，j n 表示第j 种水平的观察值次数（二）计算离差平方和在单因素方差分析中，离差平方和有三个，它们分别是总离差平方和，组内离差平方和以及组间平方和。
首先，总离差平方和，用SST 代表，则，其中,n x x ij ∑∑=它反映了离差平方和的总体情况。
其次，组内离差平方和，用SSE 表示，其计算公式为：其中j x 反映的是水平内部或组内观察值的离散状况，即反映了随机因素带来的影响。
最后，组间平方和，用SSA 表示，SSA 的计算公式为：用各组均值减去总均值的离差的平方，乘以各组观察值个数，然后加总，即得到SSA 。
可以看出，它所表现的是组间差异。
其中既包括随机因素，也包括系统因素。
根据证明，SSA SSE SST ,,之间存在着一定的联系，这种联系表现在： 因为：在各组同为正态分布，等方差的条件下，等式右边最后一项为零，故有，即 SSA SSE SST +=（三）计算平均平方用离差平方和除以各自自由度即可得到平均平方。
单因素方差的结果分析
单因素方差分析是一种用于比较两个或更多个样本均值之间差异的方法。
在进行单因素方差分析时，需要进行以下几个步骤：
1. 建立假设：首先需要建立原假设和备择假设。
原假设通常是认为各组样本的均值之间没有显著差异，备择假设则认为各组样本的均值之间存在显著差异。
2. 计算平方和：计算总平方和（SST）和组内平方和（SSE）。
总平方和表示了所有样本值与总均值之间的差异总和，组内平方和表示了各组样本值与组均值之间的差异总和。
3. 计算均方：计算总均方（MST）和组内均方（MSE）。
总均方是总平方和与自由度之间的比值，组内均方是组内平方和与自由度之间的比值。
4. 计算统计量：计算F统计量。
F统计量是组间均方与组内均方之比。
5. 判断显著性：根据F统计量的值与临界值进行比较，判断差异是否显著。
如果F统计量大于临界值，则可以拒绝原假设，认为各组样本的均值之间存在显著差异。
6. 进行事后比较：如果F统计量的结果显著，通常需要进行事后比较来确定哪些组之间存在显著差异。
常用的事后比较方法包括Tukey的HSD测试和
Bonferroni校正等。
通过以上步骤可以对单因素方差分析的结果进行分析，确定各组样本均值之间是否存在显著差异。
方差分析公式单因素方差分析多因素方差分析的计算公式方差分析公式计算单因素和多因素方差分析的方法是统计学中常用的数据分析技术。
方差分析可以用来比较两个或多个组之间的均值是否存在显著差异。
在本文中，将介绍单因素方差分析和多因素方差分析的计算公式和步骤。
一、单因素方差分析的计算公式单因素方差分析适用于只有一个自变量（因素）的情况下比较多个组的均值是否存在差异。
在进行单因素方差分析时，需要计算以下几个统计量。
1. 总平方和（SST）：总平方和表示各组数据与整体均值之间的偏差总和。
其计算公式如下：SST = Σ(xi - x)²其中，xi为每个观察值，x为所有观察值的均值。
2. 组内平方和（SSW）：组内平方和表示各组数据与各组均值之间的偏差总和。
其计算公式如下：SSW = Σ(xi - x i)²其中，xi为每个观察值，x i为各组观察值的均值。
3. 组间平方和（SSB）：组间平方和表示各组均值与整体均值之间的偏差总和。
其计算公式如下：SSB = Σ(ni * (x i - x)²)其中，ni为每个组的观察次数，x i为各组观察值的均值，x为所有观察值的均值。
4. 平均平方和（MSW和MSB）：平均平方和表示各组之间的平均差异程度。
其计算公式如下：MSW = SSW / (n - k)MSB = SSB / (k - 1)其中，n为总观察次数，k为组的个数。
5. F统计量：F统计量用于检验组间均值是否存在显著差异。
其计算公式如下：F = MSB / MSW二、多因素方差分析的计算公式多因素方差分析适用于两个或更多个自变量（因素）的情况下比较多个组的均值是否存在差异，并确定各因素之间的交互影响。
在进行多因素方差分析时，需要计算以下几个统计量。
1. 总平方和（SST）：总平方和的计算方式与单因素方差分析相同。
2. 组内平方和（SSW）：组内平方和的计算方式与单因素方差分析相同。
单因素方差分析范文单因素方差分析（One-way Analysis of Variance，简称ANOVA）是统计学中一种常用的方法，用于比较三个或三个以上的组的均值是否存在显著差异。
本篇文章将从原理、假设、步骤和应用等方面进行介绍。
一、原理二、假设在进行单因素方差分析时，需要假设组间均值是否存在显著差异。
具体的假设如下：H0：各组均值相等（即组间均值差异不显著）H1：至少有两组均值不相等（即组间均值差异显著）三、步骤进行单因素方差分析的步骤如下：1.根据研究目的和问题选择合适的统计方法；2.收集数据，涉及到多个组的测量值；3. 计算总平方和（SS_total），表示总变异性大小；4. 计算组间平方和（SS_between），表示组间变异性大小；5. 计算组内平方和（SS_within），表示组内变异性大小；6. 根据以上计算结果，计算组间均方（MS_between）和组内均方（MS_within）；7. 计算F值，即F=MS_between/MS_within；8.根据设定的显著性水平（通常为0.05），查表或计算得到临界值；9.比较计算得到的F值与临界值，判断是否达到显著性水平。
四、应用1.医学研究：比较不同药物对疾病治疗效果的影响；2.教育研究：比较不同教学方法对学生学习成绩的影响；3.市场调查：比较不同广告对产品销量的影响；4.农业实验：比较不同施肥方式对作物产量的影响。
五、总结单因素方差分析是一种常用的统计方法，通过比较三个或三个以上组的均值差异来判断各组之间是否存在显著差异。
它的优点是可以同时比较多个组均值的差异，从而提高实验效率和减少误判，应用广泛且实用。
因此，研究者在进行多组均值比较时，可以选择单因素方差分析方法进行分析。
单因素方差分析方法-计算公式以及用途单因素方差分析,用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。
以下是小编整理的单因素方差分析方法相关内容，欢迎借鉴参考!单因素方差分析方法-计算公式以及用途单因素方差分析方法例:某军区总医院欲研究A、B、C三种降血脂药物对家兔血清肾素血管紧张素转化酶(ACE)的影响，将26只家兔随机分为四组，均喂以高脂饮食，其中三个试验组，分别给予不同的降血脂药物，对照组不给药。
一定时间后测定家兔血清ACE浓度(u/ml)，如表5.1，问四组家兔血清ACE浓度是否相同?方差分析的计算步骤为1)建立检验假设，确定检验水准H0:四组家兔的血清ACE浓度总体均数相等，μ1=μ2=μ3=μ4H1:四组家兔的血清ACE浓度总体均数不等或不全相等，各μi不等或不全相等α=0.052)计算统计量F值按表5.2所列公式计算有关统计量和F值=5515.3665ν总=N-1=26-1=25ν组间=k-1= 4-1=3ν组内=N-K=26-4=22表5.3例5.1的方差分析表变异来源总变异8445.787625组间变异5515.366531838.455513.80组内变异2930.421122133.20103)确定P值，并作出统计推断以= 3和= 22查F界值表(方差分析用)，得P <0.01，按0.05水准拒绝H0，接受H1，可认为四总体均数不同或不全相同。
注意:根据方差分析的这一结果，还不能推断四个总体均数两两之间是否相等。
如果要进一步推断任两个总体均数是否相同，应作两两计算公式完全随机设计的单因素方差分析是把总变异的离均平方和SS及自由度分别分解为组间和组内两部分，其计算公式如下。
MS组间=离均平方和/组间自由度MS组内=离均平方和/组内自由度SS总=SS组间+SS组内单因素方差分析:核心就是计算组间和组内离均差平方和。
两组或两组以上数据，大组全部在一组就是组内，以每一组计算一均数，再进行离均平方和的计算:SS组间=组间离均平方和，MS组间=SS组间/组数-1(注:离均就有差的意思了!!)SS组内=组内离均平方和，MS组内=SS组内/全部数据-组数F值=MS组间/MS组内查F值，判断见上面的分析步骤部份。
单因素方差分析步骤：对于只有一种因素影响的资料，例如本例只检测血型这一种变量是否影响肺活量。
我们先确立假设和确立检验标准H0：假设不同血型的人的肺活量是有差异的H1：假设不同血型的人的肺活量是没有差异的。
第一步：选择检验方式第二步：确定比较方式第三布：在选项里选择描述方式第四步：得出结果：由本图可知，p》0.05，可知肺活量的总体方差无差异，方差齐则可做方差分析再有下图可知：p= 0.789是大与0.05的，所以不是小概率事件，不拒绝H0，所以认为不同血型的人的肺活量是没有差异的。
随机区组设计资料的方差分析2.如果对四种饲料对猪体重增加量有无差异进行分析，则可将猪随机分组，本例中以a代表分组，b代表饲料，x代表体重增加量如图：对于这种资料分析，应选用单变量方差分析，主要是影响因素是多样的，主要描述的是体重增加量。
那么我们首先应1、确定假设：对于处理组：H0，假设三种处理方式体重增加量是相等的H1，假设三种处理方式体重增加量是不等的。
对于区组：H0，假设三组之间体重增加量是相等的H1，假设三组之间体重增加量是不等的。
2、确立检验标准a=0.053、计算统计量F F1=MS处理/MS误差F2=MS区组/MS误差4、确定p值，做出推断结论。
第一步：选择分析方式第二步：选择确立因变量，本题描述的是体重增加量，故选用x，确立区间，处理措施。
如图：第三步：确定模型，本题为确定区组a与处理措施b的交互作用，因此选用a，b交互模式。
如图：如需作图比较分组a 与处理措施b 的交互作用对体重影响有无差异可添加对比组，如图：确定观察均值的两两比较，主要针对与各分组的均值比较，及各处理方式的均值比较：在选项里设定输出，描述统计及方差齐性检验，显示分组及处理方式的均值。
最后得出结果：有本图可知F＜3，p＞0.05，可知各组间方差齐，可做方差检验。
如下图所示，可知p≥0.05，统计无差异，所以可知，三种处理方式对体重增加是无差异的。
单因素⽅差分析（one-wayANOVA）单因素⽅差分析（⼀）单因素⽅差分析概念是⽤来研究⼀个控制变量的不同⽔平是否对观测变量产⽣了显著影响。
这⾥，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素⽅差分析。
例如，分析不同施肥量是否给农作物产量带来显著影响，考察地区差异是否影响妇⼥的⽣育率，研究学历对⼯资收⼊的影响等。
这些问题都可以通过单因素⽅差分析得到答案。
（⼆）单因素⽅差分析步骤第⼀步是明确观测变量和控制变量。
例如，上述问题中的观测变量分别是农作物产量、妇⼥⽣育率、⼯资收⼊；控制变量分别为施肥量、地区、学历。
第⼆步是剖析观测变量的⽅差。
⽅差分析认为：观测变量值的变动会受控制变量和随机变量两⽅⾯的影响。
据此，单因素⽅差分析将观测变量总的离差平⽅和分解为组间离差平⽅和和组内离差平⽅和两部分，⽤数学形式表述为：SST=SSA+SSE。
第三步是通过⽐较观测变量总离差平⽅和各部分所占的⽐例，推断控制变量是否给观测变量带来了显著影响。
（三）单因素⽅差分析原理总结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。
（四）单因素⽅差分析基本步骤1、提出原假设：H0——⽆差异；H1——有显著差异2、选择检验统计量：⽅差分析采⽤的检验统计量是F统计量，即F值检验。
3、计算检验统计量的观测值和概率P值：该步骤的⽬的就是计算检验统计量的观测值和相应的概率P值。
4、给定显著性⽔平，并作出决策（五）单因素⽅差分析的进⼀步分析在完成上述单因素⽅差分析的基本分析后，可得到关于控制变量是否对观测变量造成显著影响的结论，接下来还应做其他⼏个重要分析，主要包括⽅差齐性检验、多重⽐较检验。
单因素方差分析的计算步骤步骤1：制定假设首先，我们需要明确研究的问题以及相应的假设。
通常，单因素方差分析的研究问题是判断不同组之间均值是否存在显著差异，即研究问题可以被表述为"不同组的均值是否相等"。
根据问题，我们可以制定空假设和备择假设。
空假设通常是"不同组的均值相等"，而备择假设通常是"不同组的均值不相等"。
步骤2：收集数据在进行单因素方差分析之前，我们需要收集相关数据。
收集数据的过程可能涉及实验设计、随机采样等方法。
数据的收集应该遵循一定的数据收集原则，以保证数据的真实性和可靠性。
步骤3：计算平均值第一步是计算每个组的平均值。
对于每个组，将其所有观测值相加，然后除以观测值的总数，即可得到该组的平均值。
计算每个组的平均值是了解数据分布和比较不同组均值的重要步骤。
步骤4：计算组内平方和接下来，我们需要计算组内平方和。
组内平方和表示每个组内各个观测值与该组平均值之差的平方的总和。
具体计算方法如下：-对于每个观测值，将其与该组的平均值相减，然后将结果平方。
-对于每个组，将每个观测值得到的平方差加起来，即得到该组的组内平方和。
-最后，将所有组的组内平方和相加，得到总的组内平方和。
步骤5：计算组间平方和接下来，我们需要计算组间平方和。
组间平方和表示不同组平均值之间的差异的平方的总和。
具体计算方法如下：-对于每个组，将其平均值与总体平均值相减，然后将结果平方。
-对于每个组，将每个计算得到的平方差相加，即得到该组的组间平方和。
-最后，将所有组的组间平方和相加，得到总的组间平方和。
步骤6：计算均方接下来，我们需要计算组内均方和组间均方。
组内均方是组内平方和除以自由度（总观测值数减去组数）得到的结果，而组间均方是组间平方和除以自由度（组数减去1）得到的结果。
步骤7：计算F值计算F值是判断组间均方和组内均方之间差异是否显著的重要步骤。
F值是组间均方除以组内均方计算得到的结果。
单因素方差分析方法首先在单因素试验结果的基础上，求出总方差V 、组内方差vw、组间方差vB。
总方差 v=()2ijx x -∑组内方差 v w =()2ij x x i-∑ 组间方差 v B=b ()2ix x -∑从公式可以看出，总方差衡量的是所有观测值xij对总均值x 的偏离程度，反映了抽样随机误差的大小，组内方差衡量的是所有观测值xij对组均值x 的偏离程度，而组间方差则衡量的是组均值x i对总均值x 的偏离程度，反映系统的误差。
在此基础上，还可以得到组间均方差和组内均方差: 组间均方差2Bs∧=1B-a v组内均方差2ws∧=aab vw-在方差相等的假定下,要检验n 个总体的均值是否相等，须首先给定原假设和备择假设。
原假设 H：均值相等即μ1=μ2=…=μn备择假设H 1：均值不完全不相等则可以应用F 统计量进行方差检验：F=)()(b ab a vv w--1B =22∧∧ss WB该统计量服从分子自由度a —1，分母自由度为ab-a 的F 分布。
给定显著性水平a ，如果根据样本计算出的F 统计量的值小于等于临界值)(a ab 1a F --，α，则说明原假设H不成立，总体均值不完全相等，差异并非仅由随机因素引起。
下面通过举例说明如何在Excel 中实现单因素方差分析。
例1：单因素方差分析某化肥生产商需要检验三种新产品的效果，在同一地区选取3块同样大小的农田进行试验，甲农田中使用甲化肥，在乙农田使用乙化肥，在丙地使用丙化肥,得到6次试验的结果如表2所示，试在0.05的显著性水平下分析甲乙丙化肥的肥效是否存在差异。
表2 三块农田的产量甲 50 46 49 52 48 48 乙 49 50 47 47 46 49 丙515049465050要检验三种化肥的肥效是否存在显著差异，等同于检验三者产量的均值是否相等：给定原假设H：三者产量均值相等；备择假设H 1：三者的产量均不相等,对于影响产量的因素仅化肥种类一项,因此可以采用单因素方差分析进行多总体样本均值检验. ⑴新建工作表“例1”,分别单击B3：D8单元格,输入表2的产量数值。
单因素方差分析公式的详解整理在统计学中，方差可以用来衡量一组数据的离散程度。
而单因素方差分析是一种常用的统计方法，用于比较不同组之间均值是否存在显著差异。
本文将详细介绍单因素方差分析的公式和其计算步骤。
一、方差分析的基本假设在进行单因素方差分析之前，我们需要明确一些基本假设。
首先，我们假设各组数据满足正态分布，并且方差相等。
其次，我们假设各组之间是相互独立的。
最后，我们需要定义显著性水平，即确定拒绝原假设的临界值。
二、总体方差的计算总体方差（Total Variance）用来衡量所有数据点与总体均值之间的离散程度。
它可以通过计算每个数据点与总体均值之间的差的平方和来得到。
若有n个观测值，总体方差的计算公式如下：\[SS_{Total} = \sum_{i=1}^{n} (X_i - \overline{X})^2\]其中，\(X_i\) 表示第i个观测值，\(\overline{X}\) 表示总体均值。
三、组内方差的计算组内方差（Within-Group Variance）用来衡量同一组内数据点与组内均值之间的离散程度。
它可以通过计算每个数据点与组内均值之间的差的平方和来得到。
若第i组有m个观测值，组内方差的计算公式如下：\[SS_{Within} = \sum_{j=1}^{m} (X_{ij} - \overline{X}_i)^2\]其中，\(X_{ij}\) 表示第i组的第j个观测值，\(\overline{X}_i\) 表示第i组的均值。
四、组间方差的计算组间方差（Between-Group Variance）用来衡量不同组之间数据点与组间均值之间的离散程度。
它可以通过计算每个组的均值与总体均值之间的差的平方和来得到。
若有k组数据，组间方差的计算公式如下：\[SS_{Between} = \sum_{i=1}^{k} m_i (\overline{X}_i -\overline{X})^2\]其中，\(m_i\) 表示第i组的观测值个数，\(\overline{X}_i\) 表示第i组的均值，\(\overline{X}\) 表示总体均值。
单因素方差分析单因素方差分析，也称单因子方差分析或单变量方差分析，是一种统计方法，用于比较两个或多个组间的均值是否存在显著差异。
在此文章中，我们将介绍单因素方差分析的基本概念、假设检验以及分析步骤等内容。
一、基本概念单因素方差分析是通过比较不同组的均值差异来进行统计推断的方法。
在该分析中，有一个自变量（也称为因素）和一个因变量。
自变量是分类变量，将数据分为不同的组别；因变量是连续变量，表示我们希望比较的具体测量结果。
二、假设检验在进行单因素方差分析时，我们需要先建立假设，并进行假设检验。
常用的假设为：- 零假设（H0）：不同组间的均值没有显著差异；- 备择假设（H1）：不同组间的均值存在显著差异。
三、分析步骤进行单因素方差分析的一般步骤如下：1. 收集数据：收集各组的观测值数据。
2. 计算总体均值：计算每组数据的均值，并计算总体均值。
3. 计算组内平方和（SSw）：计算每组数据与其组内均值之差的平方和。
4. 计算组间平方和（SSb）：计算每组均值与总体均值之差的平方和。
5. 计算均方：分别计算组内均方（MSw）和组间均方（MSb），即将组内平方和与组内自由度相除，将组间平方和与组间自由度相除。
6. 计算F值：计算F值，即组间均方除以组内均方。
7. 假设检验：根据给定的显著性水平，查找F分布表以比较计算得到的F值与临界值的大小关系。
8. 结果解释：根据假设检验的结果，判断不同组间的均值是否存在显著差异。
四、例子和应用单因素方差分析可以用于各种研究领域，如教育、医学、社会科学等。
以教育领域为例，我们可以通过单因素方差分析来比较不同教学方法对学生成绩的影响。
在进行该分析时，我们可以将学生分为两组，一组采用传统教学方法，另一组采用现代教学方法。
然后，我们收集每组学生的考试成绩，并对数据进行单因素方差分析。
通过比较组间的均值差异，我们可以判断不同教学方法对学生成绩是否存在显著影响。
五、总结单因素方差分析是比较不同组间均值差异的常用统计方法。
一、 单因素方差分析的计算步骤
假定实验或观察中只有一个因素（因子）A ,且A 有m 个水平，分别记为,,,21m A A A 在每一种水平下，做n 次实验，在每一次试验后可得一实验值，记做ij x 表示在第j 个水平下的第i 个试验值 m j n i ,2,1;,2,1 。
结果如下表3.1： 表3.1 单因素方差分析数据结构表
为了考察因素A 对实验结果是否有显著性影响，我们把因素A 的m 个水平m A A A ,,21看成是m 个正态总体，而 m j n i x ij ,2,1;,2,1 看成是取自第j 总体的第i 个样品，因此，可设
m j n i a N x j ij ,2,1;,2,1,,~2。
可以认为j j j a , 是因素A 的第j 个水平j A 所引起的差异。
因此检验因素A 的各水平之间是否有显著的差异，就相当于检验：
m a a a H 210:或者 0:210 m H
具体的分析检验步骤是： （一） 计算水平均值
令j x 表示第j 种水平的样本均值，
j
n i ij
j n x
x j
1
式中，ij x 是第j 种水平下的第i 个观察值，j n 表示第j 种水平的观察值次数 （二）计算离差平方和
在单因素方差分析中，离差平方和有三个，它们分别是总离差平方和，组内离差平方和以及组间平方和。
首先，总离差平方和，用SST 代表，则，
2)( x x SST ij
其中,n
x
x ij
它反映了离差平方和的总体情况。
其次，组内离差平方和，用SSE 表示，其计算公式为：
j i j ij x x SSE 2
其中j x 反映的是水平内部或组内观察值的离散状况，即反映了随机因素带来的影响。
最后，组间平方和，用SSA 表示，SSA 的计算公式为：
2
2
x x n x x SSA j j j
用各组均值减去总均值的离差的平方，乘以各组观察值个数，然后加总，即得到SSA 。
可以看出，它所表现的是组间差异。
其中既包括随机因素，也包括系统因素。
根据证明，SSA SSE SST ,,之间存在着一定的联系，这种联系表现在：
SSA SSE SST
因为：
2
2
x x
x x
x
x
j
j
ij
ij
x x x x x x x x j j ij j j ij 22
2
在各组同为正态分布，等方差的条件下，等式右边最后一项为零，故有，
222)()()( x x x x x x
j j ij ij
即 SSA SSE SST
（三）计算平均平方
用离差平方和除以各自自由度即可得到平均平方。
对SST 来说，其自由度为1 n ，因为它只有一个约束条件，即
0)( x x
ij。
对SSA 来说，其自由度是1 m ，这
里m 表示水平的个数，SSA 反映的是组间的差异，它也有一个约束条件，即要求：
0)( x x n
j j
对SSE 来说，其自由度为m n ，因为对每一种水平而言，其观察值个数为j n ，该水平下的自由度为1 j n ，总共有m 个水平，因此拥有自由度的个数为m n n m j )1(。
与离差平方和一样，SSE SSA SST ,,之间的自由度也存在着关系，即
)()1(1m n m n
这样对SSA ，其平均平方MSA 为：
1
m SSA
MSA 对于SSE ，平均平方MSE 为：
m n SSE
MSE
（四）方差分析表
由F 分布知，F 值的计算公式为：
MSE
MSA
F
组内方差组间方差
为了将方差分析的主要过程表现的更加清楚，通常把有关计算结果列成方差分析表如下表3.2：
表3.2 方差分析表
（五）作出统计判断
对于给定的显著性水平 ，由F 分布表查出自由度为),1(m n m 的临界值 F ，如果 F F ，则拒绝原假设，说明因素对指标起显著影响；如果 F F ，则接受原假设，说明因素的不同水平对试验结果影响不显著。
