方差分析可以用來判斷幾組觀察到的數據或者處理的結果是否存在顯著差異。
壹個復雜的事物，其中往往有許多因素互相制約又互相依存。方差分析的目的是通過數據分析找出對該事物有顯著影響的因素，各因素之間的交互作用，以及顯著影響因素的最佳水平等。
在實際應用中，常常需要判斷幾組觀察到的數據或者處理的結果是否存在顯著差異。比如，想要了解不同地區的信用卡用戶在月均消費水平上是否存在差異就是多組數據是否存在差異的示例，至於不同處理的結果是否存在差異的示例也有很多。
例如，幾種用於緩解手術後疼痛的藥品，它們之間的治療效果即藥效持續的平均時間是否存在差異，實際上考察的就是不同的處理（將藥品作用於患者）其結果是否存在差異。
擴展資料
方差分析中解釋變量有研究變量、控制變量、調節變量以及中介變量等幾種類型：
1、研究變量：只在解釋類模型中出現，是模型中最為關鍵的變量，例如營銷場景中的銷售量這個變量即為研究變量；
2、控制變量：除了研究變量外，任何對Y有影響的變量均為控制變量，這裏的控制變量對於研究變量沒有調節作用，控制變量只起到承擔方差分量的作用。例如教育程度和年齡對收入都有影響，年齡和教育程度可能是相關的，但是年齡的變化對教育程度、對收入不存在影響；
3、調節變量：舉個例子來說明，例如公司福利費的投入對員工忠誠度的改善情況受到員工工資收入高低的影響，那麽員工工資收入就是調節變量；
4、中介變量：如果某個變量通過另壹個變量來影響Y，那麽另壹個變量承擔的角色就是中介變量。例如餐廳服務水平的提升能帶來客戶的滿意度，客戶的滿意度能帶來就餐的忠誠度，那麽客戶滿意度就是中介變量。
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