统计 / 测试
一元方差分析计算器
使用一元方差分析检验三个或更多组的均值是否存在差异：将每组数据粘贴到单独一行，即可获得F值、p值、η²、方差分析表，以及各组的均值和标准差。
一元方差分析计算器: ANOVA将总变异分解为组间均值变异和组内变异。F值等于组间均方除以组内均方，自由度分别为k − 1和N − k；p值根据F分布计算。对于三个示例组，F = 22.68，p = 0.000016。η²表示总变异中位于组间的比例。 完全在浏览器中本地运行，文件不会上传到服务器。
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| 变异来源 | SS | df | MS | F |
|---|---|---|---|---|
| 组间 | 4.4007 | 2 | 2.2003 | 22.6795 |
| 组内 | 1.6493 | 17 | 0.097 |
| 组 | n | 均值 | SD |
|---|---|---|---|
| 1 | 8 | 5.4875 | 0.4016 |
| 2 | 7 | 4.9143 | 0.241 |
| 3 | 5 | 6.14 | 0.2074 |
在5%显著性水平上显著（p < 0.05）：如果不存在实际差异，这一结果不太可能出现。
单因素方差分析通过比较组间变异与组内变异，检验多个组的均值是否全部相等：F = 组间MS ÷ 组内MS。较小的p值表示至少有一个均值不同，但不能说明是哪一个；请进一步进行两两检验，并使用Tukey或Bonferroni等校正方法。该检验假定观测值相互独立、数据大致服从正态分布，且方差相近。
示例计算
三组植物高度的均值分别为5.49、4.91和6.14，离散程度相近：F(2, 17) = 22.68且p < 0.0001，因此这些组并不共享同一个均值。η² = 0.73表示大部分变异存在于组间。
如果只有两组，t检验计算器会给出相同答案，并且还能处理方差不相等的情况。
效应量
按照Cohen的指南，η²约为0.01通常称为小效应，0.06为中等效应，0.14为大效应；这些只是粗略标签，应结合所在领域的背景进行解读。
如果结果是分类结果，而不是测量值，请使用卡方计算器。
使用方法
- 将每组数据粘贴到单独一行。
- 查看F统计量、自由度、p值和η²。
- 查看方差分析表和各组汇总数据。
隐私与限制
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相关工具
常见问题
显著的ANOVA结果说明什么？
这说明至少有一个组的均值与其他组不同，但不能说明具体是哪一组。您可以继续进行经过多重检验校正的两两比较，例如Tukey的HSD检验。
有两个组时可以使用ANOVA吗？
可以：对于两个组，ANOVA等价于Student的t检验，其中F = t²。
如果各组的方差相差很大怎么办？
不假设方差相等的Welch ANOVA更稳妥；此计算器运行的是经典的一元方差分析。
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