本文介绍了方差分析的基本概念，包括单因子和双因子分析。通过R语言进行实例操作，展示了方差分析的步骤，包括正态性检验、方差齐性检验、F统计量计算和多重比较。同时探讨了效应量分析和主效应与交叉效应方差分析模型，帮助理解自变量对数值因变量的影响。
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作者：herain R语言中文社区专栏作者
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1，什么是方差分析：
方差分析（analysis of variance，ANOVA）是分析类别变量对数值因变量影响的一种统计方，其中类别变量称为因子，类别变量的值称为处理或水平。接受处理的对象或实体称为实验单元，方差分析的原理：通过对数据误差的分析来判断类别自变量对数值因变量的影响效果是否显著。
2，误差分解：
3，方差分析的基本假定：
正态性：每个处理所对应的总体服从正态分布
方差齐性：各个总体的方差必须相等
独立性：每个样本数据都来自不同处理的独立样本
4，单因子方差分析：
线性模型：
其中 yii表示第i个处理的第j个观
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