什么是单因素方差分析？
什么是单因素方差分析？
方差分析(单因素方差分析),用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想知道三组学生的智商平均值是否有显著差异。方差分析可用于多组数据,比如本科以下,本科,本科以上共三组的差异;而下述t 检验仅可对比两组数据的差异。
案例背景：分析不同学历之间的工作人员薪资是否有差异。其中1.0代表高中毕业，2.0代表专科，3.0代表本科学历，4.0代表研究生学历，工资中1代表薪水范围为4000~5000,2代表薪水范围为5000~6000,3代表薪水范围为6000~7000，4代表薪水范围为7000~8000，5代表薪水范围为8000~9000（数据只适用于此案例分析）。
学历对于薪资呈现出0.05水平显著性(p=0.000<0.05)同时也可以使用折线图进行直观展示。总结可知：不同学历样本对于薪资全部均呈现出显著性差异。
上述折线图展示的是学历和薪资方差分析对比，从图中可以看出不同学历样本对于薪资均有着差异性。并且学历越高，工资越多。
单因素多变量方差分析适用于两个个因素、两个个以上观测变量的检验。
单因子多变量方差分析适用于一个自变量两个以上因变量的检验，其中因变量为连续型变量，自变量为类别变量。
在单变量方差分析中（univariate analysis of variance），只检验因变量各水平在单一因变量测量值平均数的差异，使用的检验方法为F检验，而多变量方差分析（multivariate analysis of variance，简称MANOVA）则同时检验K组间在两个以上因变量是否有显著差异。
单因素方差分析
试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平，若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。
方差分析就是对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。
