方差分析是最常用的统计方法。许多同学为了做个方差分析去学习spss，这好像不太划算，学习成本有些高了，怎么样快捷的进行？今天来了解一下用Excel 进行方差分析。

方差分析的前提条件是：资料的正态性和方差齐性，这里假设示例数据已通过[[资料的正态性检验]]和[[方差齐性]]检验。本文介绍单个处理因素完全随机设计的方差分析方法。不涉及[[随机区组设计的方差分析方法]] 和[[拉丁方设计的方差分析方法]]。

ANOVA代表方差分析，是分析工具库 Excel 插件中可用的第一组选项。 在单因素方差分析中，我们分析三个或更多独立组的均值之间是否存在任何统计差异。 零假设提出在一组给定的观察中不存在统计显着性。 我们[[检验这一假设]]。假设检验是帮助测量对样本数据执行假设后得出的假设结果正确的概率的统计工具。它通过检查p值来确认得到的原始假设结果是否正确.

让我们通过一个[方差分析的 Excel示例]来理解这一点。方差分析是Excel中内置的统计检验，用于分析方差。使用Excel中的方差分析(ANOVA)检验，我们可以测试不同的数据集，从中找出最好的。

假设我们有以下实验数据， A B C D 四个组（我用随机数生成器生成的正态分布的资料）

我们需要检验零假设，即所有平均数都相等（没有显著差异）。

要运行方差分析单向测试，我们需要执行以下步骤：

步骤1:单击'数据'选项卡中的'数据分析命令*

步骤2:从列表中选择'方差分析:单因素方差分析'并单击'OK'*

*步骤3:我们得到'Anova:单因素'**对话框。我们需要选择输入范围作为列标题的数据。

第4步：由于我们在选择中采用了列标题，因此需要选中‘标志位于第一行’复选框*

步骤5:对于输出范围，我们选择A15。请点击‘确定’*

我们来看看方差分析的结果。

Excel中的F-统计量值越大，组的平均值越可能不同，这就拒绝了[零假设]。 [零假设假设抽样数据和总体数据没有差异。P值用于Excel中的相关和回归分析，以确定获得的结果是否可行，以及使用结果中的哪些数据集。其值范围为0到1。

本例中，两者都意味着我们接受零假设。因此，得出结论，各组之间不存在显著差异。

注意，即使结果 P值小于0.05，也不能说明各组总体均数两两都有差别，如果要分析哪两组间有差别，要进行多个均数间的多重比较。

方法-如何用Excel生成随机数