方差分析听起来似乎是以方差为核心，但其实质分析的对象是均值，方差只是分析的手段。在这一章节，我们将重点探讨假设检验中的多样本分析问题。

探讨的核心议题是：不同样本集合的方差是否等同？常见的零假设形式为H0：0=1=2=...。

常用检验方法包括：

- 当样本数量为二时的检验，即方差比，已在上一章详述，此处不再重复。

- Hartley检验：推广F检验，取分子为max(s1,s2,...)，分母为min(s1,s2,...)，通过F检验确定拒绝域。

- Bartlett检验：假定多个样本来自正态分布或样本量足够大，其方差符合卡方分布，检验统计量为...（省略公式）。

- Levene检验：比Bartlett检验的条件宽松，对正态分布要求不高。它比较组内和组间方差，进行F检验。公式为...（省略公式）。Levene检验的进阶版通过修正均值Z的计算方法来提高准确度。

虽然名为方差分析，但实际关注的是均值是否相等，即H0：0=1=2=...，旨在评估实验中的因素是否具有显著影响，例如不同广告形式对付费量的影响。

以下是分类及使用条件：

- 分类：依据影响因素的数量，分为单因素方差分析、无交互作用的双因素方差分析、有交互作用的双因素方差分析。三因素分析则根据交互作用的有无进行不同处理，四因素以上的情况较为复杂，通常不予以分析。

- 使用条件：样本独立、正态分布、方差齐性。若不满足方差齐性，可通过对数据转换或使用特定检验方法来处理。

单因素方差分析步骤包括计算组内、组间及总体的方差和均方差，进而计算F统计量进行检验，并通过R衡量关系强度。

无交互作用和有交互作用的两因素方差分析流程与单因素类似，但需额外考虑因素间的交互影响。

最后，某些比例指标，如留存率，也可转化为双因素方差分析来探究影响因素的作用。