方差分析概述
方差分析是统计检验的一种，由英国著名统计学家R.A.FISHER推导出来，也叫F检验。方差用以表征一个变量（如价格）在特定情况下的波动程度，通过比较样本变量的平均数，判断它们之间是否有显著性差异（其平方根叫标准差）。在市场研究中通常会利用方差分析确定是否有必要按照某一参数来进行市场细分。
方差分析中，检验是在组间变异与组内变异的方差比较基础上进行的。在无效假设前提下，组内变异方差应与组间变异方差大致相等。方差检验是用来检验两个方差的比值（F值）是否明显大于1。如果组间变异方差与组内变异方差的比值（F值）超过1，具有统计学意义，我们就可以判断：两组均数的差异具有显著性。
方差分析 ANOVA案例解析
[案例]：两个城市购买食品平均数
两个城市一次购买食品的平均数分别为3.076、2.691，试用方差分析判断两个城市之间平均一次购买数量是否有显著性差异。
本例中组间变异方差10.072与组内变异方差4.966的比值F=2.028>1,所以，可以判定两个城市一次购买数量在统计学上存在显著差异。
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