方差分析是一种统计分析方法，它用来检验两个或多个样本来自同一总体的假设。它可以用来比较不同小组间的平均值差异是否显著。方差分析有一些假设，包括：
- 样本是随机选取的
- 样本是独立的
- 样本来自同一总体，且总体服从正态分布
方差分析的基本公式如下：
总平方和(Total sum of squares, SS)：
SS = ∑(X - X̄)^2
其中，X表示样本数据，X̄表示样本的平均值。
分组间平方和(Sum of squares between groups, SSB)：
SSB = n * ∑(X̄ - X̄)^2
其中，n表示分组的数量，X̄表示各组的平均值，X̄表示总体平均值。
分组内平方和(Sum of squares within groups, SSW)：
SSW = ∑(X - X̄)^2
其中，X表示各组内的样本数据，X̄表示各组内的样本平均值。
方差分析的F统计量：
F = (SSB / (k - 1)) / (SSW / (n - k))
其中，k表示分组的数量，n表示样本的总数。
如果F统计量的p值小于某一阈值(通常取0.05)，则可以认为各组的平均值差异是显著的。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-517356.html
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