多因素方差分析法是什么？多因素方差分析的步骤？

多因素方差分析法是什么？

多因素方差分析法（ANOVA）是统计检验中常用的一种方法。它用来检验两个或更多个分组或样本之间的平均值是否具有统计学意义上的差别。它具有可操作性，灵活度，可以处理多个实验因子，以及比其他方法更高的效率等特点。

多因素方差分析法通常是由一系列假设构成：不同分组间的样本是随机取样的，来自不同分组间的样本服从正态分布，不同分组间的样本方差相等，以及来自不同分组的样本有相同均值等。根据这些前提假设，以及依据F检验，方差分析法可以用来准确地判断两个分组或多个分组间的数据有无统计学上的显著性差异。

除此之外，多因素方差分析法还可以用来探究影响结果的具体因素，可以判断不同实验条件之间的间接效果，另外也可以用来估计样本均值的置信区间。

多因素方差分析的步骤？

方法一：无重复的多因素方差分

第一步：打开Excel，输入数据。这里是探讨的是光照和PH两因素是否对冬虫夏草子实体长度的作用。

第二步：点击数据，选择菜单栏最右边数据分析。

第三步：如果没有看到数据分析，那么请看分析二。在弹出的窗口可以看多有很多选项，选择无重复方差分析，点击确认。

第四步：选择输入区域，即你的数据。选择输出数据，有三个选项，随便选择一个，这里演示为新工作表。另外，标志可以勾选。点击确认。

第五步：在这里我们可以看到分析出来的数据了，有方差，平均值。一般我们看F值和F crit值得大小就可以了。如果F>Fcrit，说明这个因素对结果有显著作用。在这里，明显可以看多F都小于F crit，说明PH和光照对虫草的出草长度无显著性差异。