方差分析是均值检验的第四种。
指标是index，因素是factor。
重复是排除个体感受后认为是同一条件，eg：10个相同条件的人为10个重复，此时排除了这些人的个体感受。
方差是数据的离散程度，方差分析是研究造成差异性的原因，即造成数据离散的原因。
观测值差异可分为三部分，处理效应、实验误差和实验设计可避免的误差（eg地域差异）。
假设检验中就是判断差异是由于处理效应还是实验效应造成的，如果满足H0则为处理效应，否则满足H1为实验效应。
数学模型：由表格得到的数据放入线性模型：
T=
即是随机误差。
各参数前的系数代表权重，全为1则每部分权重相同，即同样重要，但是该模型是简单的。所以，线性模型包括一般线性和广义线性。
固定模型是因素固定的模型。
混合模型由固定模型和随机模型组成。
平方和和df的分解：
将误差拆解
思想：
可以在方差分析后验证随机误差是否是正态分布，如果不是可能是实验设计未避免的问题或者将处理误差归入了实验误差。最好通过图示观测大致趋势，不要使用软件检测。
重复数=4
因素=品种
水平=
重复数目不能太大，否则组内差异过大，使得组间差异较小。