单因素方差分析

单因素方差分析（one-way ANOVA）用于比较由一个因素定义的三个或更多样本组的均值。

考虑来自三家公司的汽车的平均燃油消耗量。在此，样本由一个因素——公司——来定义。

对于不同公司在夏季和冬季驾驶的汽车，单因素方差分析无法同时检验公司和季节这两个因素。

通常，首先陈述原假设，即样本均值相等，以及备择假设，即样本均值不相等。

接下来，计算样本间的方差和样本内的方差，并计算 F 统计量。

F 统计量的值远离 1 时会导致更小的 P 值。当样本内方差较小或样本间方差较大时，就会出现这种情况。因此，我们推断样本均值不相等，从而拒绝零假设。

相反，F 统计量的值越接近 1，对应的 P 值就越大。当样本间方差接近样本内方差时，便会出现这种情况。因此，我们推断各样本均值相等，无法拒绝原假设。