核心是計算組間和組內的均方差之和。對於兩組或兩組以上的數據，大組都在壹組，所以對每組計算壹個均值，然後從均值計算平方和:SS組=組間均值的平方和，MS組=SS組/組數-1。
註:偏離平均值意味著差異。
SS組內=組內均方之和，MS組內= SS組內/所有數據-組數F值= MS組間/MS組內F值。
通過對檢驗數據的分析，可以檢驗方差相等的幾個正態總體的均值是否相等，進而判斷各因素對檢驗指標的影響是否顯著。根據影響檢驗指標的條件的多少，可以分為單因素方差分析、雙因素方差分析和多因素方差分析。
擴展數據:
將組內SSw和組間SSb除以各自的自由度(組內dfw =n-m，組間dfb=m-1，其中n為樣本總數，m為組數)，得到它們的均方MSw和MSb。壹種情況下，處理沒有影響，即每組樣本來自同壹總體，MSb/MSw≈1。
另壹種情況，處理確實有效，組間均方差是不同處理相同誤差的結果，即樣本來自不同人群。所以，msb >；& gtMSw(遠大於)。
在總偏差中，除了隨機因素引起的差異外，還包括因素A的不同水平引起的差異，如果不同水平引起的差異遠大於隨機因素引起的差異，則認為因素A對指數有顯著影響，否則認為無顯著影響。為此，可以將總偏差中的這兩個差異分開並進行比較。
百度百科-單因素方差分析