组间异方差

组间异方差
组间异方差（ ANOVA）亦称异方差性（ ANOVA heterogeneity）是统计学中的一个专业术语，它指在组内方差相等的条件下，所得结果与假设的不同。

异方差性是指实验中随机误差来源于测量次数不同，使总体均值向组间分布出现非随机的偏离，即异方差性。

在进行正态性检验时，往往需要求出两个总体均值之间的方差是否相等。

而对于组间方差是否相等的检验称为组间异方差检验。

ANOVA检验中要求计算方差，方差越大，表示异方差性越严重，也就是说两个样本方差大小相等时，表示组间方差也相等。

那么到底什么是组间异方差呢？
1．异方差性及其影响因素引起实验结果的变异是由多种原因造成的：①人为的误差——也叫偶然误差或系统误差②自然因素的影响——是由实验过程中环境条件的变化而产生的。

具有高组间异方差性的因素有两类：第一类是试验误差，包括： 1.处理误差2.无关误差③操作者误差④记录误差⑤观察者误差⑥主观误差⑦系统误差⑧
统计学错误⑨抽样误差⑩缺失值。

第二类是非试验误差，包括： 1.心理因素2.管理因素3.环境因素4.仪器因素5.经费支出因素6.工作人员因素7.教育因素8.文化因素9.培养措施10.培养目标11.计划因素12.培养模式13.受训者特点14.奖惩措施15.课程安排16.执行计划17.方法因素18.学科特点19.毕业院校20.先决条件21.培养周期22.对培训活动的评价23.指导者的特点24.情绪因素25.家庭背景26.经济因素27.培养方案28.其他因素29.准备工作30.参加培训
者特点31.认识能力32.掌握情况33.水平34.知识35.知识迁移36.思想方法37.价值观38.价值观39.社会环境40.社会组织41.同辈群体42.个人倾向43.组间差异影响因素：①处理效应的影响②仪器效应③人员效应④环境效应⑤前期作业效应⑥情感因素⑦其他相关因素2．组间异方差性的测定①固定效应的测定法——用等距样本估计总体均值的方差。

这种方法只考虑到组内误差来源的不同，却忽略了组间误差来源的不同。

②多重分组的效应测定法——将总体分成若干组后，再分别对各组内和各组间均值进行检验。