單因素方差分析（One-Way ANOVA）是一種統計分析方法，用於比較兩個或兩個以上獨立樣本組之間的均值是否存在顯著差異。它主要用於探究一箇自變量（也稱因子）對因變量的影響是否顯著，其中自變量有一箇以上水平（或組別）。在單因素方差分析中，假設各個樣本是獨立的，並且來自相同分佈的總體，同時每個樣本的方差是相等的。如果這些假設被違反，則需要進行一些修正或使用其他適當的統計方法。
單因素方差分析的基本步驟包括：
將樣本分成幾個組，並比較這些組的均值是否顯著不同。
使用F檢驗來比較每個組的方差是否相等，以及每個組的均值是否相等。
如果F檢驗的p值小於顯著性水平（通常是0.05），則拒絕原假設，即至少有一組的均值是不同的。
使用多重比較檢驗來確定哪些組的均值是顯著不同的，如Tukey-Kramer或Scheffe等方法來控制假陽性率。
單因素方差分析是基於對變量的方差進行分解，它將觀測到的變異分解爲組內變異（即組內各樣本的變異）和組間變異（不同組別均值之間的差異），然後通過計算適當的統計量來比較這兩種變異的大小。這種方法適用於一箇自變量（也稱因子）下，有一箇以上水平（或組別）的情況，以探究因素對因變量的影響是否顯著。