單因素方差分析

單因素方差分析（One-Way ANOVA）是一種用於比較三個或更多組之間平均數差異是否顯著的統計方法。

當有三個或更多個獨立組和僅有一個獨立變數時採用這種方法。它同時檢驗這些組平均數之間的差別顯著性。單向方差分析的目標是求出這些組平均數之間的變化是否也是偶然的原因。單向方差分析是一種方式分組的方差分析，用於單個實驗變數中兩種處理以上的獨立隨機樣本，叫做完全隨機設計，在這種設計中的F檢驗，即為單向方差分析。

單因素方差分析可以判斷不同組別的均值是否存在顯著性差異，即組間變異是否大於組內變異，從而推斷因素對因變數的影響是否顯著。如果滿足這些條件，ANOVA可以提供有效且強有力的比較多個組別間均值差異的方法。

在進行單因素方差分析時，需要確保數據滿足三個基本條件：獨立性、正態性和方差齊性。如果數據不滿足這些條件，可以考慮進行數據變換，使其滿足或者近似滿足方差分析的要求。常用的變數變換方法包括對數轉換、平方根轉換、平方根反正弦轉換、平方變換和倒數變換等。

此外，在進行單因素方差分析時，還需要關注方差分析表中的各種統計指標和顯著性水平，如F值、p值、自由度、均方差等。如果p值小於預設顯著性水平（通常為0.05），則可以拒絕原假設，認為組間存在顯著差異。如果發現組間差異顯著，通常需要進行事後比較來確定哪些組之間存在差異。