作者：丁点helper
来源：丁点帮你
学习方差分析，碰到的第一个问题其实是：两个总体均数间的比较常采用 t 检验，那为什么多个总体均数的比较不能再用 t 检验？这实际上是一个概率问题。
实际上，后续我们要看的多重比较其实类似于两两t检验，只不过是通过一系列调整（比如调整检验水准），使得整个多重比较犯第一类错误的概率不超过0.05。
关于假设检验和两类错误的逻辑，我们平台推出过不少文章，感兴趣的同学可以参考！
搞明白这个问题后，我们就正式开始方差分析的学习。
方差分析由英国统计学家R.A.Fisher在1923年提出；为纪念Fisher，以F命名，故方差分析又称 F 检验。
那方差分析具体是在做什么？
对此，教科书上是这样解释的：因为方差是反映数据变异程度的指标，方差分析也称变异度分析，其基本思想是根据研究的目的和设计类型，将全部观察值的总变异分解为两个或多个部分，然后将分解的变异与随机误差引起的变异进行比较，来推断某个研究因素是否真正存在影响效应。
好理解吗？我想大部分初学者理解起来都很困难。上面这段话中出现最多次、同时也最不好理解的关键词或许是——变异。
总结而言，变异就是数据的差异，而差异代表了信息。
方差作为衡量数据变异程度最常用的指标，其大小就决定了数据所携带信息量的大小，而方差分析就是在告诉我们，这些信息可不可信！
比如我们想比较三种治疗糖尿病的药物（分别称为A、B、C）的效果是否一样，怎么办呢？
我们知道可以做临床实验，统计三种药物的疗效。
如果发现A、B、C三种药物效果不同，我们就会想，这个差异到底可不可靠？如果重复再做一次试验，是否还会出现这样的差异？
要回答这些问题，我们就需要分析是什么导致了这三种药物效果的不同，也就是要区分：这个差异哪些是由于药物的作用，哪些纯粹是因为运气。而这个区分的过程就是方差分析的主要内容。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑：从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中，“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例：数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下，精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析：概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中，“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中，聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具，能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师：商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值，最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下，“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而，零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning） ...
2025-09-05Excel 区域名定义：从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中，频繁引用单元格区域（如A2:A100、B3:D20）不仅容易出错， ...
2025-09-05CDA 数据分析师：以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下，CDA（Certified Data Analyst） ...
2025-09-05SQL 日期截取：从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中，日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师：驾驭数据范式，释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业核心生产要素。而 CDA（Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类：无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域，当我们面对海量无标签数据（如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分：数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域，“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
