方差剖析是一种对照常用的数据剖析方式。它可以用来判断多个样本的数据是否具有统计显著性，也可以用来剖析多个变量之间的关系，通常用于科研、工程、经济等各个领域。
方差剖析的原理是将考察值剖析成种种因素的影响，从而判断这些因素之间的差异水平是否存在显著性。方差剖析要求各个样本是独立的、随机选择的，效率正态漫衍，方差齐性和同方差。
在使用方差剖析举行数据剖析时，应该注意以下几点：
1.数据是否相符正态漫衍
方差剖析需要各个样本效率正态漫衍，若是数据不满足正态漫衍，则需要举行数据转换或使用非参数方差剖析方式。
2.方差齐性是否确立
方差齐性是指各个样本的方差相等，当方差齐性不确立时，需要使用Welch校正或Box-Cox变换等方式。
3.数据的有用样本量
在举行方差剖析的时刻，若是样本量过小，不能反映真实的样本情形，需要举行多重对照或添加更多的样本。
4.是否存在交互作用
当处置之间存在交互作用时，方差剖析的结果会受到滋扰，需要举行修正或接纳其他方式举行数据剖析。
综上所述，方差剖析是一种异常有用的数据剖析方式。但在数据剖析中，我们要注意数据的质量和有用性，才气得出科学、可靠的结论。